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申请/专利权人：仰和华健数字医疗科技(上海)有限公司
申请日：2021-09-17
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN113838020B
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2024.05.28#专利申请权的转移;2022.01.11#实质审查的生效;2021.12.24#公开
摘要：本发明涉及一种基于乳腺钼靶影像的病变区域量化方法，其中，包括：通过efficientdet‑d8网络和YOLOV5网络进行乳腺病变区域检测网络训练，得到检测模型；通过Unet网络结构进行乳腺病变区域分割训练，根据乳腺钼靶影像的尺寸分成两个Unet网络结构训练，病变区域训练得到两个分割模型；得到检测模型和分割模型之后，分别进行验证；将采集的基于乳腺钼靶影像，通过检测模型和分割模型计算出病变区域所在位置，通过分割结果计算病变区域大小和密度分布，通过检测结果得到良恶性置信分数，通过对病变区域的定位和量化，提供诊断帮助信息。本发明可以解决乳腺疾病阅片时候的人为经验不足的问题，帮助医生定位疾病和分析疾病。
主权项：1.一种基于钼靶影像的病变区域量化方法，其特征在于，包括：通过efficientdet-d8网络和YOLOV5网络进行乳腺病变区域检测网络训练，得到检测模型；通过Unet网络结构进行乳腺病变区域分割训练，根据乳腺钼靶影像的尺寸分成两个Unet网络结构训练，病变区域训练得到两个分割模型；得到检测模型和分割模型之后，分别进行验证；将采集的基于乳腺钼靶影像，通过检测模型和分割模型计算出病变区域所在位置，通过分割结果计算病变区域大小和密度分布，通过检测结果得到良恶性置信分数，通过对病变区域的定位和量化，提供诊断帮助信息，通过Unet网络结构进行乳腺病变区域分割训练包括：步骤1、从原始乳腺钼靶影像图中抠出带病灶的图像；步骤2、按照获得图像的高和宽的大小分成两类数据集，尺寸大的图归入训练数据集1和尺寸小的图归入训练数据集2，数据集1的图像缩放为第一尺寸，数据集2中的图像裁剪成方形，然后缩放成第二尺寸，分别进行数据集1以及数据集2的数据增广；步骤3、将预处理好的数据集1和2分别输入到Unet网络中进行训练，得到数据集1和2分别对应的分割模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 仰和华健数字医疗科技(上海)有限公司 一种基于钼靶影像的病变区域量化方法
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