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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明提供了一种癌变区域综合检测装置及方法，属于深度学习技术领域。本发明对预处理后且带有标注的CT影像数据进行癌变区域检测网络的训练，预测得到癌变区域的边界框坐标及对应的癌变置信度得分；对预处理后且带有患癌风险等级的临床数据进行临床分析网络的训练，预测得到对应病人的患癌概率值；再将预测得出的患癌概率值加权至预测出的癌变置信度得分中，实现癌变区域的综合判定。本发明能以高精度、高性能的方式检测出癌变区域。
主权项：1.一种癌变区域综合检测方法，其特征在于，具体为：采集CT影像数据与临床数据；预处理CT影像数据和临床数据，转化成适用癌变检测与分析子模块可输入的格式；对预处理后且带有标注的CT影像数据进行癌变区域检测网络的训练，预测得到癌变区域的边界框坐标及对应的癌变置信度得分；对预处理后且带有患癌风险等级的临床数据进行临床分析网络的训练，预测得到对应病人的患癌概率值；将预测得出的患癌概率值加权至预测出的癌变置信度得分中，实现癌变区域的综合判定：对患癌概率值设定一个阈值0.5，将高于和低于所述阈值的部分分别拉伸至区间0，1，再利用指数函数ex求得比例因子，将所述比例因子作用于癌变置信度得分，对置信度得分的激励或惩罚；筛去同一癌变区域的重复检测框并对边界框进行解码，输出当前病人的癌变区域及对应置信度得分；所述激励或惩罚采用如下公式： 其中，Pobject*IOUpred，gtBox为置信度得分输出，Pobject是预测框中存在癌变区域的概率，IOU表征预测框pred与真实框gtBox的贴合程度；为比例因子，PCA为病人患癌概率值，σ代表归一化操作，即将高于和低于所述阈值的部分分别拉伸至区间0，1。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 一种癌变区域综合检测装置及方法
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