专利汇可以提供一种从肺部CT图像中提取末端支气管树的方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种从 肺 部CT图像中提取末端支气管树的方法,将每一张原始的肺部CT图像以同样顺序和大小进行切片编号,得到多个图像 块 ;将图像块分为有病结、无组织或腔壁、有血管或其他肺部组织以及有肺部腔壁,输入 卷积神经网络 中进行训练。本发明的图像切片分类处理能够降低系统复杂度,同时保证肺结节特征的完整性,能够很好的用于卷积神经网络的训练,有很高的敏感性和较低的误诊率,使卷积神经网络能够在应用中快速的实现肺结节的识别和 定位 。,下面是一种从肺部CT图像中提取末端支气管树的方法专利的具体信息内容。
1.一种从肺部CT图像中提取末端支气管树的方法,其特征在于:包括下列步骤:
1)准备初始数据:初始数据包括用来训练、验证和测试的肺部纹理CT图像小块、对应的几何信息图像小块和对应的类别标签。
2)卷积神经网络的构建:基于卷积神经网络中跳跃结构的思想,构建一个18层的卷积神经网络。
3)基于步骤(2)得到的卷积神经网络进行训练;
其中,所述卷积神经网络的卷基层尺寸为96个7×7大小的卷积核,扫描时步长设置为
2,得到96个31×31的卷积输出,将卷积输出通过ReLU激活输入2×2的池化层降采样,得到
96个15×15的数据,之后每层卷积层尺寸为256个5×5,384个3×3,256个3×3;所述卷积神经网络的全连接层为两层,维度为1152,与输出SoftMax相连计算每分钟分类的目标概率,通过随机梯度下降来进行权重的更新。
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