[发明专利]基于三维卷积神经网络的CT造影图像肾脏肿瘤分割方法及系统有效
| 申请号： | 201810552230.7 | 申请日： | 2018-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN109035197B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 杨冠羽;潘覃;李国清;周忠稳;王传霞;孔佑勇;伍家松;杨淳沨;舒华忠;罗立民 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210018 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的CT造影图像肾脏肿瘤分割方法。该方法首先粗略分割出CT造影图像中的肾脏区域，并对其中的肾脏和肿瘤分别标注，生成数据集，然后将训练集送入基于金字塔池化和逐步特征增强模块的卷积神经网络中训练，得到训练模型，利用得到的训练模型对新的肾脏数据进行预测，得到肾脏肿瘤的分割掩模。本发明还提出一种基于三维卷积神经网络的CT造影图像肾脏肿瘤分割系统，本发明主要解决了肾脏肿瘤难图像分割的问题，通过本发明能够直接得到肾脏肿瘤的分割掩模。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 三维 卷积 神经网络 ct 造影 图像 肾脏 肿瘤 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于三维卷积神经网络的CT造影图像肾脏肿瘤分割方法，其特征在于：利用基于金字塔池化和逐步特征增强模块的三维卷积神经网络对肾脏CT造影图像处理，得到肾脏和肿瘤的分割掩模，具体包括以下步骤：步骤(1)、对已有的CT造影图像分割出图像中的肾脏区域，对肾脏和肿瘤进行标注，得到感兴趣区域，生成训练数据集；步骤(2)、将训练数据集送入基于金字塔池化模块PPM和逐步特征增强模块GEFM的双路径三维卷积神经网络中进行训练，得到训练模型；步骤(3)、对于新的待分割的肾脏CT造影图像，送入已训练完毕的模型得到分割结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东南大学，未经东南大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810552230.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
