摘要
本发明涉及医疗技术领域,具体公开了一种用于肺癌合并栓塞的分类检测系统,用于解决现有技术并未提取与肺癌合并肺栓塞相关的纹理特征,模型未分割出病灶区域,导致在使用该模型在阅片时无法迅速找出栓塞位置的问题;本发明通过获取健康肺部X射线图像集归纳为第一肺部图像集,并获取肺癌合并栓塞肺部X射线图像集归纳为第二肺部图像集,根据第一肺部图像集以及第二肺部图像集提取栓塞特征,依据栓塞特征定位并标记栓塞区域;本发明整合血管稀疏度和右心影增大特征提取与分析,结合机器学习定位栓塞区域,极大提升了肺癌合并肺栓塞的检测效率和准确性。