[发明专利]分割网络的优化方法、系统和计算机可读存储介质

说明书

本发明提供一种分割网络的优化方法、系统和计算机可读存储介质，其中分割网络的优化方法，一次迭代过程包括：S1、获取待分割图像；S2、将所述待分割图像输入至分割网络中，其中，所述分割网络中包括至少一层卷积层，利用系数对所述卷积层的第一卷积块进行放大处理，得到第二卷积块，而后利用所述第二卷积块进行所述卷积层的卷积运算，获得所述卷积层的输出数据，所述系数为预设值；S3、基于所述输出数据输出与所述待分割图像对应的分割数据。本发明可提高图像分割的效果。

技术领域

本发明涉及医学成像技术，尤其涉及一种分割网络的优化方法、系统和计算机可读存储介质。

背景技术

冠状动脉造影图像的分割是图像分割技术在医学领域的重要应用，冠状动脉血管的精确提取可以辅助医生诊断心血管疾病并确定合适的治疗方案，同时其也是血管三维重建的重要基础，在临床医疗中发挥着重要作用。

传统应用深度学习技术对Dicom视频文件进行分割的做法是一帧一帧的进行分割，而且没有利用到帧与帧之间的关联性，最终导致分割结果抖动比较大，效果并不理想。

发明内容

本发明提供一种分割网络的优化方法、系统和计算机可读存储介质，以提高图像分割的效果。

本发明一方面提供一种分割网络的优化方法，一次迭代过程包括：

S1、获取待分割图像；

S2、将所述待分割图像输入至分割网络中，其中，所述分割网络中包括至少一层卷积层，利用系数对所述卷积层的第一卷积块进行放大处理，得到第二卷积块，而后利用所述第二卷积块进行所述卷积层的卷积运算，获得所述卷积层的输出数据，所述系数为预设值；

S3、基于所述输出数据输出与所述待分割图像对应的分割数据。

本发明另一方面提供一种分割网络的优化系统，包括：

待分割图像获取模块，用于获取待分割图像；

处理模块，用于将所述待分割图像输入至分割网络中并利用系数对所述分割网络中的卷积层的第一卷积块进行放大处理以得到第二卷积块，所述系数为预设值；

运算模块，用于利用所述第二卷积块进行所述卷积层的卷积运算，以获得所述卷积层的输出数据；

输出模块，用于根据所述输出数据输出与所述待分割图像对应的分割数据。

本发明再一方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行本发明所提供的分割网络的优化方法。

基于上述，本发明提供的分割网络的优化方法，通过对分割网络中的卷积层的第一卷积块进行放大处理从而能够得到优化后的第二卷积块，而后利用第二卷积块进行卷积层的卷积运算，便可获得优化后的卷积层的输出数据，最终基于该输出数据输出与待分割图像对应的分割数据，从而能够提高该分割数据的准确率和召回率，进而提高图像分割的效果，使其能够达到非常深网络的图像分割的效果，且利用本发明提供的分割网络的优化方法进行优化的分割网络相比非常深网络，卷基层更少，从而利于节省显卡空间。

附图说明

图1为本发明提供的一种分割网络的优化方法的流程图；

图2为本发明提供的一种分割网络的优化系统的结构示意图。

附图标记：

101：待分割图像获取模块； 102：处理模块；

103：运算模块； 104：输出模块；

105：选取模块。

具体实施方式