公开(公告)号：CN113378929A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110651608.0

申请日：2021-06-11

Applicant: 武汉大学

Inventor： 周富 ,  赵英琦 ,  罗飞 ,  刘峰

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明提供了一种肺结节生长预测方法和计算机设备，肺结节生长预测方法包括：获取若干肺部CT图像，得到若干标注图像；将若干标注图像输入编码器得到若干初始特征图像；将若干初始特征图像输入级联convLSTM网络得到若干初始预测特征图像；将若干初始预测特征图像输入解码器得到若干候选预测特征图像；基于若干候选预测特征图像和分类器得到若干预测图像。本发明中，根据过去多个时间点的若干肺部CT图像，采用级联convLSTM网络确定肺结节在未来多个时间点的预测图像，不需要测量肺部CT图像中的大量数字特征，也不需要筛选肺结节生成因素，整个过程减少了大量人力资源，操作步骤更为简单，可以快速得到质量较高的预测图像。

公开(公告)号：CN113378929B

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202110651608.0

申请日：2021-06-11

Applicant: 武汉大学

Inventor： 周富 ,  赵英琦 ,  罗飞 ,  刘峰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明提供了一种肺结节生长预测方法和计算机设备，肺结节生长预测方法包括：获取若干肺部CT图像，得到若干标注图像；将若干标注图像输入编码器得到若干初始特征图像；将若干初始特征图像输入级联convLSTM网络得到若干初始预测特征图像；将若干初始预测特征图像输入解码器得到若干候选预测特征图像；基于若干候选预测特征图像和分类器得到若干预测图像。本发明中，根据过去多个时间点的若干肺部CT图像，采用级联convLSTM网络确定肺结节在未来多个时间点的预测图像，不需要测量肺部CT图像中的大量数字特征，也不需要筛选肺结节生成因素，整个过程减少了大量人力资源，操作步骤更为简单，可以快速得到质量较高的预测图像。