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一种基于深度学习的CT自动肺癌诊断分类种基于深度学习的CT自动肺癌诊断分类系统及征提取模块通过卷积神经网络基于处理后的图将提取到的特征输入到全连接神经网络中进行分类癌症的具体类型与分期并生成分类诊断结2所述数据采集模块从医学影像设备获取肺部CT扫描图像，包括正常和不同所述数据预处理模块对采集图像进行图像去噪、平移以及裁剪操作所述特征提取模块通过卷积神经网络基于处理后的图像所述分类模型模块将提取到的特征输入到全连接神经网络中进行分类，所述输出与反馈模块将分类诊断结果以报告的形式展示，提供给医生进行进一步分3S1、通过数据采集模块从医学影像设备获取肺部4S4、分类模型模块将提取到的特征输入到全连接神56[0030]优选的，所述特征提取模块通过卷积神经网络基于处理后的图像提取对比度特7[0033]优选的，所述特征提取模块通过卷积神经网络基于处理8[0050]针对目前对CT进行自动肺癌诊断分类时，由于医生的诊断经验技术存在主观偏低了医疗诊断的准确性的问题，为此提出一种基于深度学习的CT自动肺癌诊断分类系统，[0051]数据采集模块通过与CT扫描仪的接口进行连接，使用DICOM数字成像和通信协议块会将DICOM格式的图像数据转换为适合后续处理的JPEG格式，用于数据预处理模块的处9cropcrop[0073]对比度特征有助于增强CT图像中不同组织之间的对比，使病灶在图像中更加突[0076]灰度特征作为基本的图像特征之一，对于后续的深度学习模型在特征映射过程Al,Al+1,Al+2中提取特征，提取病灶结构特征能够帮助医生观察病变随时间变化的动态特[0081]输出与反馈模块将分类诊断结果以报告的形式展示，提供给医生进行进一步分[0088]通过建立模型对患者肺部影像进行特征提取，并细致化分类生成详细的诊断报
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