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申请/专利权人：浙江卡易智慧医疗科技有限公司
摘要：本发明公开了一种胸部CT序列多病种综合检查系统及方法，包括依次相连的CT数据预处理模块、CDS模型和RMA模块。上述通过CDS深度神经网络模型可以同时处理多项胸部检查，并且提出了RMA模块，通过多项任务之间的特征融合以及结果相互作用，充分利用了卷积神经网络的特性，实现了病灶部位的准确检出，大幅降低了假阳性，同时对胸部CT进行肺结节，肺炎以及肋骨的多维度检测，快速检查整套CT图像序列，同时得出三项检查结果，实现更加高效的处理效率，得到更加准确的处理结果，相较于现有技术拥有更高效的检查处理能力。
主权项：1.一种胸部CT序列多病种综合检查系统的工作方法，其特征在于，包括以下步骤：S1传入CT检查数据；S2对传入的CT检查进行数据的预处理；S3对预处理数据进行数据处理后得到3个数据块，生成目标检测的结果Detection-out，所述Detection-out中包括三部分数据，第1部分为检测目标的heat-map，是和本层数据结构尺寸大小相同的热力图，映射至原始数据空间坐标系中能够覆盖检测目标的外接矩形，越接近检测目标的三维中心点值越大，呈高斯分布；第2部分为与本层数据结构尺寸大小相同的3通道数据块，三个通道分别代表heat-map对应中心点映射回原始数据坐标系时所指向的外接矩形的长宽高；第3部分为中心点偏置量，和本层数据结构尺寸大小相同，为单通道数据，每个点的值代表映射回原始数据坐标系中相应检测框中心在x，y，z轴方向的偏移量；S4通过对每个像素点所属标签的分类完成对目标物体的分割任务；S5提取数据进行拼接并对目标检测结果进行假阳性的筛选，将数据映射至原始数据三维空间坐标系内，生成每个检测结节的外接矩形区域mask，通过得到的mask对分割任务的梯度进行截断以进行再模型训练，重点训练结节周边区域；S6对各个分支的模型结果进行综合汇总；S7输出最终检查结果。
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