技术总结
本发明公开了一种生成对抗网络改进的CT医学图像肺结节检测方法，包括步骤：1)获取肺部CT图像的切片；2)根据图像形态学性质分离得到ROI肺实质区域；3)根据二值化图像构成的连通域得到不同的疑似肺结节候选集；4)建立辅助分类器生成对抗网络的模型产生正类样本克服正负类样本数量不均衡的情况；5)建立卷积神经网络对疑似肺结节部分进行分类得到肺结节区域；6)使用非极大抑制算法得到肺结节的最终区域。本发明可充分利用计算机的高效处理性能，提供一定的可扩展性，加快数据的处理效率，同时通过卷积神经网络算法提高分类的准确率，提高CT图像数据的处理性能，更加高效地构建分析肺结节图像。
技术研发人员：张声超;赵跃龙;柏朋成
受保护的技术使用者：华南理工大学
技术研发日：2018.01.03
技术公布日：2018.06.22