[发明专利]一种基于PSPNet与HED相结合的医学图像骨骼分割方法有效
| 申请号： | 201911405782.6 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111161284B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 陈阳;宋晓伟;高大志;陈吉瑞 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 刘莎 |
| 地址： | 210096*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pspnet hed 相结合 医学 图像 骨骼 分割 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于PSPNet与HED相结合的医学图像骨骼分割方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤1，将HED网络与PSPNet网络组合起来搭建新的神经网络：
以HED网络的输出特征替换PSPNet网络中采用空洞卷积策略所提取feature map、与PSPNet网络的金字塔池化模块输出的上采样结果组合后作为PSPNet网络的卷积层的输入；
步骤2，采用现有医学图像作为训练样本，对步骤1中搭建的新的神经网络进行训练；
步骤3，采用步骤2中完成训练的新的神经网络进行骨骼分割。
2.根据权利要求1所述的一种基于PSPNet与HED相结合的医学图像骨骼分割方法，其特征在于，PSPNet网络使用预训练的ResNet模型来进行初始特征图的生成。
3.根据权利要求1所述的一种基于PSPNet与HED相结合的医学图像骨骼分割方法，其特征在于，PSPNet网络的金字塔池化模块为四层金字塔结构。
4.根据权利要求1所述的一种基于PSPNet与HED相结合的医学图像骨骼分割方法，其特征在于，步骤2中的训练样本为若干胸部CT图像及其对应的骨骼分割结果。
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