技术总结
本发明提供了一种基于人工智能的肿瘤识别系统，包括图像采集模块、图像库、图像预处理模块、图像特征提取模块和肿瘤识别模块。肿瘤识别方法包括：S1.对待测人体器官CT图像进行降噪处理，然后图像特征提取模块提取图像纹理特征；S2.病灶识别BP神经网络根据图像纹理特征识别人体器官CT图像中是否含有疑似病灶区域；S3.图像预处理模块对含有疑似病灶区域的人体器官CT图像进行图像分割，获得疑似病灶所在的区域；S4.对疑似病灶所在区域进行增强处理后，进一步提取纹理特征和形状特征；S5.肿瘤识别BP神经网络识别病灶类型，最终实现肿瘤的良性和恶性识别。与现有技术相比，本发明具有识别速率快、识别准确度高的优点。
技术研发人员：祝守慧;左丙丽
受保护的技术使用者：山东省肿瘤防治研究院(山东省肿瘤医院)
技术研发日：2019.10.14
技术公布日：2020.01.17