[发明专利]一种基于卷积神经网络的腹部CT图像肝肿瘤病变分割方法在审
| 申请号： | 202110478719.6 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113205496A | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 黎鸿儒;马皓钰;沈哲韬;崔涵旭 | 申请（专利权）人： | 黎鸿儒 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300350*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 腹部 ct 图像 肿瘤 病变 分割 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于卷积神经网络的腹部CT图像肝肿瘤病变分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)设计一种基于卷积运算3*3*3的3D降采样模块，其中包括一种卷积像素间隔为1的3*3*3空洞卷积SegSE模块，以及一种能对卷积操作后的图像进行特征图扩充的Recombination模块。
(2)设计一种放大倍数为2的上采样模块。
(3)基于(1)～(2)中的4个降采样模块与4个上采样模块进行级联，得到特征通道数分别为16，32，48，64，96的3D-UNet模型。
(4)准备训练集、测试集、验证集，输入网络训练前进行数据预处理与数据增强。
(5)将(4)中预处理好的数据输入3D-UNet模型中进行训练。
(6)在像素级标签的测试集上验证(4)中得到的分割结果，并输出分割结果。
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