[发明专利]基于全卷积网络的脑部MRI肿瘤分割方法有效
| 申请号： | 201710220414.9 | 申请日： | 2017-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN107016681B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 张长江;方明超 | 申请（专利权）人： | 浙江师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 崔自京 |
| 地址： | 321004 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种针对脑部MRI图像的基于全卷积网络的肿瘤分割方法，将肿瘤分割任务分成两步，即粗分割和精细分割。本发明的步骤是先用预处理过的样本训练粗分割全卷积网络模型，用于检测原始图像中肿瘤区域，然后用肿瘤区域作为训练样本训练精细分割全卷积网络模型，用于对肿瘤区域的内部结构进行精细分割。结果表明，本发明对脑部MRI肿瘤有较好的分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 网络 脑部 mri 肿瘤 分割 方法 | ||
【主权项】：
基于全卷积网络的脑部核磁共振图像(MRI)肿瘤分割方法。该方法是针对脑部MRI图像。包括如下步骤：训练粗分割全卷积网络模型，用于检测原始脑部MRI图像中的肿瘤区域；训练精细分割全卷积网络模型，用于对肿瘤区域内部结构进行精细分割；利用训练好的两个全卷积网络模型对输入脑部MRI图像进行分割。
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