本发明属于肺结核检测技术领域，尤其是基于遗传算法的肺结核检测模型的训练方法训练方法，包括以下步骤：

本发明属于肺结核检测技术领域，尤其是肺结核检测模型的训练方法，包括以下步骤：S1：获取指定数量的胸片图像；S2：对获取的胸片图像进行图像预处理，以获取预处理后的胸片图像数据；S3：判断预处理后的图像数据是否是非正位胸片，从而筛选得到正位...

本发明公开了一种基于人工智能的肺结核分类诊断模型训练方法，具体过程为：S1.收集患者胸片数据；S2、通过医学影像学专家将收集到的胸片数据划分为正位胸片和非正位胸片；S3、将正位胸片和非正位胸片的数据输入到一个残差卷积神经网络中进行训练，...

本发明公开了一种肺结核检测模型的训练方法、训练装置及辅助诊断设备，训练时，先采集样本胸片dcm数据，并且将dcm数据转换为png数据，然后判断其是否是非正位胸片，从而筛选得到正位胸片；影像科专家利用临床诊断信息、痰结核菌检查的结果并结合...

本发明公开了一种基于遗传算法的肺结核检测模型的训练方法、装置及设备，首先采集样本胸片的dcm文件，排除非正位胸片后转换为png文件；影像科专家对采集得到的正位胸片进行判断，判断其是否属于肺结核患者；影像科专家对筛选出来的属于肺结核患者的...

本发明公开了一种基于深度学习的肺结核DR影像识别方法及系统，其中方法包括：步骤1：10万张数字胸片收集后进行AI阅片及专家标注；专家标注后的胸片，进行AI训练，识别功能的实现，结合AI阅片得到数字胸片筛查结果；步骤2：薄层液基菌涂片染色...