用于生成信息的方法和装置制造方法及图纸
Methods and devices used to generate information
【技术实现步骤摘要】
用于生成信息的方法和装置
本申请涉及计算机
，具体涉及信息
，尤其涉及用于生成信息的方法和装置。
技术介绍
随着信息技术的不断发展和成熟，计算机的应用也越来越广泛。现阶段可以通过计算机对医学图像进行处理，以尽快生成图像信息。肺癌是世界上发病率及死亡率最高的恶性肿瘤之一，目前可以采用低剂量CT(ComputedTomography，电子计算机断层扫描)筛查。但是人工检查，存在不同级别、地区医院之间的水平差异，以及医师经验的不同，导致给出的肺部结节预测信息的准确性较低。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提出一种改进的用于生成信息的方法和装置，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的方法，该方法包括：接收目标用户的肺部图像和用户记录信息；将上述肺部图像输入预先训练的检测模型，得到上述目标用户的肺部结节描述信息，其中，上述检测模型用于表征肺部图像与肺部结节描述信息的对应关系；基于得到的肺部结节描述信息确定上述目标用户的肺部是否有结节；响应于确定上述目标用户的肺部有结节，将上述目标用户在不同时间的肺部图像、肺部结节描述...
【技术保护点】
一种用于生成信息的方法，其特征在于，所述方法包括：接收目标用户的肺部图像和用户记录信息；将所述肺部图像输入预先训练的检测模型，得到所述目标用户的肺部结节描述信息，其中，所述检测模型用于表征肺部图像与肺部结节描述信息的对应关系；基于得到的肺部结节描述信息确定所述目标用户的肺部是否有结节；响应于确定所述目标用户的肺部有结节，将所述目标用户在不同时间的肺部图像、肺部结节描述信息、用户记录信息输入预先训练的预测模型，得到所述目标用户的肺部结节预测信息，其中，所述预测模型用于表征所述目标用户在不同时间的肺部图像、肺部结节描述信息和记录信息与肺部结节预测信息的对应关系。
【技术特征摘要】
1.一种用于生成信息的方法，其特征在于，所述方法包括：接收目标用户的肺部图像和用户记录信息；将所述肺部图像输入预先训练的检测模型，得到所述目标用户的肺部结节描述信息，其中，所述检测模型用于表征肺部图像与肺部结节描述信息的对应关系；基于得到的肺部结节描述信息确定所述目标用户的肺部是否有结节；响应于确定所述目标用户的肺部有结节，将所述目标用户在不同时间的肺部图像、肺部结节描述信息、用户记录信息输入预先训练的预测模型，得到所述目标用户的肺部结节预测信息，其中，所述预测模型用于表征所述目标用户在不同时间的肺部图像、肺部结节描述信息和记录信息与肺部结节预测信息的对应关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测模型是通过以下方式训练得到的：利用三维卷积神经网络，将肺部样本图像作为输入，将所述肺部样本图像的肺部结节描述信息作为输出，训练得到检测模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于确定所述目标用户的肺部结节描述信息中包括的结节类型为部分实性结节时，在所述目标用户的肺部图像的结节边界范围内，使用预先设定的灰度阈值进行图像分割，得到所述目标用户的肺部图像所包含结节的实性部分和非实性部分；对所述目标用户在不同时间的肺部图像进行配准和分析，从而得到同一位置结节大小变化信息和结节成分变化信息，并将得到的同一位置结节大小变化信息和结节成分变化信息作为用户记录信息进行记录，其中，结节成分包括实性成分和非实性成分。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型是通过以下方式训练得到的：利用多元线性回归法，对样本用户在不同时间的肺部图像中所包含结节的肺部结节描述信息、用户记录信息以及基于深度神经网络提取的图像特征进行分析处理，得到预测模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型是通过以下方式训练得到的：利用长短期记忆网络，分别将样本用户在不同时间的肺部样本图像、肺部结节描述信息、用户记录信息作为输入，训练得到至少一个子模型；将所述至少一个子模型的输出向量进行合并，得到合并后的总向量；利用全卷积神经网络，将所述总向量作为输入，将样本用户的结节信息作为输出，训练得到预测模型。6.一种用于生成信息的装置，其特征在于，所述装置包括：接收单元，用于接收目标用户的肺部图像和用户记录信息；第一生成单元，用于将所述肺部图像输入预先训练的检测模型，得到所述目标用户的肺部结节描述信息，其中，...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄宁，刘星龙，张少霆，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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