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龙图腾网恭喜广州鼎航信息技术服务有限公司申请的专利一种基于肺部断层扫描图片自动诊断结节良恶性的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112819747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201911055430.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于肺部断层扫描图片自动诊断结节良恶性的方法是由李嘉路;张游龙;莫玖;华芮;李骁设计研发完成，并于2019-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于肺部断层扫描图片自动诊断结节良恶性的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于肺部断层扫描影像图片自动诊断结节良恶性的人工智能方法，该方法主要包括肺结节的筛选和诊断两个部分，肺结节的筛选过程中首先获取疑似结节的二维图像，将其作为训练数据完成卷积神经网络的输入，通过预测其真假阳性结节的概率来分类结节；肺结节的诊断过程中首先将筛选得到的肺结节分割重建为三维肺结节图像，然后提取其图像特征，再将图像特征输入预测模型取得预测结果并筛选最相关的图像特征。本发明可基于一个病人的CT序列和医师对可疑区域的标注信息进行自动诊断，辅助医师做出更加客观准确的病情诊断。

本发明授权一种基于肺部断层扫描图片自动诊断结节良恶性的方法在权利要求书中公布了：1.一种肺部结节的自动诊断方法，其特征在于，包括：分割疑似结节区域，获取二维结节图像；将二维结节图像引入神经网络预测模型，对真假阳性结节进行区分；分割肺结节区域，获取三维肺结节图像；提取三维肺结节图像特征；将结节图像特征作为输入参数引入预测模型，获得该肺结节属于良性或恶性的概率；通过特征提取器对三维肺结节图像提取特征，且提取的三维肺结节图像特征包括但不限于以下三类：三维肺结节图像的一阶特征，包括图像灰度值的平均数、方差和熵；三维肺结节图像的形状特征，包括图像体积、表面积和球度；三维肺结节图像的纹理特征，包括图像灰度共生矩阵衍生特征，图像灰度级长矩阵衍生特征，图像灰度区域大小矩阵衍生特征，图像灰度依赖矩阵衍生特征，图像邻域灰度差别矩阵衍生特征；训练预测模型所用的训练集是结节图像特征和对应诊断结果，其中包含了多个医生的标注信息处理后的结果，对训练集的处理包括选择地排除诊断结果不明确的结果或医师标注信息较少而具有不确定性的结果；其中，将肺结节图像特征输入预测模型，获得该肺结节图像特征属于良性或恶性的概率，根据实际情况设定不同的良恶性阈值进行肺结节良性和恶性分类；预测模型基于逻辑回归模型构建，正则化方法为弹性网络，训练预测模型的正则化方法是从L1正则、L2正则和弹性网络中依据预测AUC和准确度最优而选择的；预测模型的似然函数的最优解为： 其中，β是每一个图像特征的系数向量；n是肺结节的数量；y是逻辑回归中对应概率p的分类值；λ和λ2表示正则化系数；预测模型的训练步骤包括：选择不同的正则化方法建立预测模型；对同一种正则化方法，输入不同的正则化惩罚系数，利用k折交叉验证的方法确定所述正则化方法下最优的预测模型；将测试集分别输入每种正则化方法下选择的预测模型，利用测试集预测准确度和AUC选择出最优的模型；分割肺结节区域的方法是根据医师对肺结节区域的标注信息，结合病人CT序列进行分割，医师的标注信息特指结节区域边界坐标，且每张CT断层图像的边界坐标和CT断层图像相对应；其中，获取三维肺结节图像的方法是按医师标注的肺结节边界及其内部的坐标将与坐标其相对应的灰度值分布到三维矩阵中，获得的三维矩阵即为三维肺结节图像；其中，当标注医师不止一个，标注的结节区域发生重叠时，这种情况下根据结节重叠区域占各自结节区域的比例是否大于设定阈值，判断标记的两个结节区域是否属于同一结节，属于同一结节则将两个结节通过求取并集的方式合成一个新的结节，不属于同一结节则根据各自结节区域分开处理；属于同一结节则将两个结节通过求取并集的方式合成一个新的结节包括：对于认定为同一个肺结节的两个标记区域，通过求两个标记区域的并集，将这两个标记区域合并为一个新的标记区域，将所有认定为是同一个肺结节的不同标记区域合并为一个新的标记区域；提取三维肺结节图像特征的预处理包括对三维肺结节图像的重采样、剪切和滤波处理；重采样将三维肺结节图像的相邻体素之间的距离放缩到相同的大小，确保所有的三维肺结节图像与真实的肺结节大小比例相同；剪切是将三维肺结节图像放缩到包含肺结节的最小立方体，将三维矩阵的体量减到最小；滤波是指使用拉普拉斯滤波器和小波滤波器对原始三维结节图像进行卷积；对三维肺结节图像特征矩阵，按列进行标准化；对来自于单个或两个的较少医生标注的肺结节获取的数据进行选择性筛除；对LIDC-IDRI数据集将诊断肺结节恶性可疑程度限定为3的肺结节数据进行选择性筛除；对诊断结论标记超出限定范围的数据进行筛除。

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