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基于深度学习对胸部增强CT图像的后处理方法，其既克服了传统影像组学方法的缺陷，同时又平衡数据收集与标注成本，在有限样本量的前提下可提高影像组学流程的智能化程度和预测模型的性能，具有较大的优势和应用价值。这种基于深度学习对胸部增强CT图像的后处理方法包括：(1)将影像数据自动分割后输入深度学习的ResNet网络；(2)通过训练模型获取全面而完整的病灶信息，并从第一层全连接层的输出中提取深度学习的向量特征；(3)筛选特征和构建预测模型；(4)将基于深度学习得到的结果与传统影像组学的结果进行比较分析，
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113706434 A
(43)申请公布日
2021.11.26
(21)申请号 20201
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