摘要
本发明涉及一种卵巢癌腹腔转移病灶检测方法,属于病灶检测技术领域,解决了现有技术中不能准确检测卵巢癌腹腔转移病灶的问题。方法包括:获取病灶转移的患者的CT图像和病灶分割标签构建初始样本集;获取无病灶转移的患者的CT图像,以初始样本集中的样本为正样本,以无病灶转移的患者的CT图像的样本为负样本,基于正样本和负样本生成仿真正样本,对所述初始样本集进行扩充,得到扩充样本集;基于扩充样本集训练用于进行病灶分割的深度学习网络模型得到病灶分割模型;将待检测患者的CT图像输入所述病灶分割模型,得到病灶转移检测结果。实现了快速准确得到转移病灶检测。
技术关键词
病灶检测方法
样本
条件生成对抗网络
图像
深度学习网络模型
检测卵巢癌
患者
重叠误差
矩阵
直方图
标签
形态
参数
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