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龙图腾网恭喜上海联影智能医疗科技有限公司申请的专利一种肺结节鉴别方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN109741312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-07-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201811630064.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种肺结节鉴别方法、装置、设备及介质是由陈彦博;高耀宗;詹翊强设计研发完成，并于2018-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺结节鉴别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种肺结节鉴别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取待鉴别图像数据；将所述待鉴别图像数据输入至预先训练好的，包括肺结节鉴别主干网络、肺结节分割网络以及肺结节密度分类网络的鉴别模型中，获得所述鉴别模型输出的分类结果；根据所述分类结果确定所述待鉴别图像数据的鉴别结果。本发明实施例所提供的肺结节鉴别方法通过结合肺结节鉴别主干网络、肺结节分割网络和肺结节密度分类网络进行肺结节的鉴别，提高了肺结节鉴别结果的准确性。

本发明授权一种肺结节鉴别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种肺结节鉴别方法，采用基于神经网络模型构建的、预先训练好的鉴别模型进行肺结节鉴别，其特征在于，预先训练好的鉴别模型包括预先训练好的肺结节鉴别主干网络、预先训练好的肺结节分割网络、预先训练好的肺结节密度分类网络、预先训练好的全连接层以及softmax层，其中，预先训练好的肺结节鉴别主干网络、预先训练好的肺结节分割网络、预先训练好的肺结节密度分类网络、预先训练好的全连接层是采用同一训练样本集，以焦点损失函数作为目标函数训练而成，且焦点损失函数中对于训练样本集中的良性结节样本给予较小的权重，而对于训练样本集中的恶性结节给予较大的权重；其中，所述肺结节鉴别主干网络和所述肺结节密度分类网络为应用于分类问题的网络；所述肺结节分割网络为应用于分割问题的网络；所述肺结节鉴别方法包括：获取待鉴别图像数据；将所述待鉴别图像数据分别输入至预先训练好的肺结节鉴别主干网络、预先训练好的肺结节分割网络以及预先训练好的肺结节密度分类网络中，获得所述预先训练好的肺结节鉴别主干网络输出的主干特征，所述预先训练好的肺结节分割网络输出的分割特征，以及所述预先训练好的肺结节密度分类网络输出的密度特征；将所述主干特征、所述分割特征，以及所述密度特征进行拼接，得到所述待鉴别图像数据的鉴别特征；采用所述预先训练好的全连接层和所述softmax层处理所述鉴别特征，得到用于表征各候选类型以及各候选类型对应的概率值的概率图；以及根据所述概率图确定待鉴别图像数据中肺结节的鉴别结果。

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