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申请/专利权人：华东师范大学
摘要：本发明公开了一种基于视觉Transformer的3D‑VnetCT图像肺结节检测方法。所述方法将视觉Transformer与3D‑Vnet结合起来，解决了3D‑Vnet网络无法建模远程上下文交互和空间依赖性的问题；使用遗传规划算法对基于Transformer的分割网络及分类网络进行超参数优化，包括如下步骤：构建基于视觉Transformer的3D‑Vnet分割网络和3D‑resNet分类网络；输入原始肺部CT图像；对获得的肺部CT影像进行预处理；利用基于视觉Transformer的3D‑Vnet分割网络对候选结节进行分割；利用3D‑resNet分类网络对中分割出的候选结节进行结节精检测；确定最终的肺结节区域，对结节区域进行可视化，获得最终的肺部CT影像。本发明还公开了实现上述方法的系统。采用本发明技术方案可以提高结节的检出率，大幅降低假阳性病灶，获得疑似肺结节病灶区域的具体定位和定性结果。
主权项：1.一种基于视觉Transformer的3D-Vnet和3D-resNet的CT图像肺结节检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、构建基于视觉Transformer的3D-Vnet分割网络和3D-resNet分类网络；步骤2、输入原始肺部CT图像；步骤3、对获得的肺部CT图像进行预处理；步骤4、利用基于视觉Transformer的3D-Vnet分割网络对候选结节进行分割，区分阳性结节和阴性结节；步骤5、利用3D-resNet分类网络对步骤4中分割出的阳性结节进行结节精检测，剔除其中的假阳性结节；步骤6、确定最终的肺结节区域，对结节区域进行可视化，获得最终的肺部CT影像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东师范大学 基于3D-Vnet和3D-resNet的CT图像肺结节检测方法及系统
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