一种基于深度学习的新型间质性肺疾病病变检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的新型间质性肺疾病病变检测方法，涉及智慧医疗技术领域，包括如下步骤获取得到患者的HRCT影像，并对HRCT影像进行格式转换得到CT图像；将所述CT图像输入至U‑Net中对所述CT图像进行病理性肺实质分割以得到分割图像；确定所述分割图像的病变候选区域；对所述病变候选区域进行评估，以确定该病变候选区域是否发生肺疾病病变。本发明针对不同CT图像的病变区域定位准确，在有血管和气管干扰的情况下，通过提取病变候选区域的统计特征、形状特征以及分形特征，从而正确识别病变，去除假阳性区域，进而极大的提高了对新型间质性肺疾病病变检测的检测准确度。