【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像分析领域，具体涉及一种基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法与系统。
技术介绍
1、肺部疾病是威胁人类健康的主要疾病之一，其中肺结节是肺部疾病的常见表现。肺结节是指直径小于等于30mm的肺部圆形或类圆形病变，可能为良性或恶性。准确检测和识别肺结节对于肺部疾病筛查具有重要意义。
2、传统的肺结节检测和识别主要依靠医生对医学影像的观察和分析，存在工作量大、效率低、主观性强等问题。随着计算机技术的发展，计算机辅助检测（computer-aideddetection，cad）系统在肺结节检测和识别中得到了广泛应用。cad系统可以通过对医学影像进行智能分析，准确地定位和识别肺结节。
3、近年来，以深度学习为代表的人工智能技术取得了长足进展，在医学影像分析领域展现出了广阔的应用前景。基于深度学习的方法通过构建深层神经网络模型，可以自动学习和提取医学影像中的高层语义特征，实现端到端的肺结节检测和识别。与传统方法相比，基于深度学习的方法具有特征表示能力强、分类性能高、泛化能力好等优势，在肺结节检测和识别任...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法，其特征在于，所述步骤3.1具体为：
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法，其特征在于，所述步骤3.2具体为：联合注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力模块，分别生成通道注意力权重和空间注意力权重：
4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法，其特征在于，所述步骤3.3具体为：
5.如权利要求1所述的一种基于深度学习...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法，其特征在于，所述步骤3.1具体为：
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法，其特征在于，所述步骤3.2具体为：联合注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力模块，分别生成通道注意力权重和空间注意力权重：
4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法，其特征在于，所述步骤3.3具体为：
5.如权利要求1所述的一种基于深度学习的肺结节检测分级与管理的方法，其特征在于，所述步骤3.4具体为：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：强光亮，马善吴，林楚童，贺未，金亮，
申请(专利权)人：北京大学第三医院北京大学第三临床医学院，
类型：发明
国别省市：
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