【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种基于深度学习的肺结节ct图像处理方法及系统。
技术介绍
1、肺结节是肺癌早期的主要表现之一，及时筛查出具有恶性倾向的结节，通过积极治疗和定期复查，可以有效地遏制病情的发展，降低肺癌的发病率。在筛查肺结节的方法中，主要使用低剂量螺旋ct。它能够提供详细清晰的切面图像，展现肺部的正常解剖结构和病理变化。
2、然而，繁重的图像审阅任务增加了医生的工作负担，也提高了诊断误判或遗漏的风险。
3、计算机辅助诊断(cad)系统通过自动分析医学影像，筛选和识别出关键的医学信息，从而减轻医生审阅影像资料的负担，减小人为误诊的概率。
4、随着深度学习技术的发展和医学数据集的扩充，基于卷积神经网络(cnn)等深度学习技术的cad系统在医学图像分析中表现出卓越的性能。
5、然而，目前大多数用于处理肺结节ct图像的cad系统仅专注于肺结节的检测，而能够同时实现检测、分类和分割的cad系统相对较少。
技术实现思路
1、本专利技术的...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的肺结节CT图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的肺结节CT图像处理方法，其特征在于，所述改进的Faster R-CNN模型的实施过程具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的肺结节CT图像处理方法，其特征在于，所述改进的U-Net模型的实施过程具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的肺结节CT图像处理方法，其特征在于，制作肺结节CT图像数据集，具体如下：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的肺结节CT图像处理方法，其特征在于，对肺结节CT...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的肺结节ct图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的肺结节ct图像处理方法，其特征在于，所述改进的faster r-cnn模型的实施过程具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的肺结节ct图像处理方法，其特征在于，所述改进的u-net模型的实施过程具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的肺结节ct图像处理方法，其特征在于，制作肺结节ct图像数据集，具体如下：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的肺结节ct图像处理方法，其特征在于，对肺结节ct图像进行预处理，具体如下：...
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