[发明专利]基于多尺度特征金字塔的3D CNN鼻咽癌分割方法有效
| 申请号： | 201810907208.X | 申请日： | 2018-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN109063710B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 李孝杰;郭峰;史沧红;吕建成;吴锡;何嘉;伍贤宇;罗超;张宪;刘书樵;李俊良 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京元本知识产权代理事务所(普通合伙) 11308 | 代理人： | 常桑 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像分割领域中的鼻咽部肿瘤图像分割技术，具体的说是一种基于多尺度特征金字塔的3D CNN鼻咽癌分割方法。针对训练样本，需要由有经验的放射科肿瘤医师对若干鼻咽癌病例进行标注，使用整个三维MRI图像建立数据集，并对数据集进行一定的预处理，然后用网络对训练数据集进行训练，取得高精度的分割模型。对于新的病例，可以用该分割模型分割其MRI图像。相对传统的方法，除了训练阶段需要人工标注外，其余部分均可实现自动处理，大大降低对于有经验医师的需求，且与五种主流网络对比能取得较高的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 特征 金字塔 cnn 鼻咽癌 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多尺度特征金字塔的3D CNN鼻咽癌分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集若干例患鼻咽癌的病例，采集其鼻咽部位三维MRI图像数据；步骤2：对所述MRI图像数据进行标准化预处理；步骤3：对于病变区域逐层进行人工边缘标注，作为标签数据；步骤4：构建带多尺度特征金字塔的三维卷积神经网络，使用步骤2中预处理后的MRI图像数据进行训练；步骤5：对于待分割的鼻咽部位三维MRI图像数据，采集同部位同样模态的医学图像，使用步骤2的方法对采集的图像进行标准化预处理；步骤6：通过步骤4训练得到的三维卷积神经网络，对步骤5中预处理后的三维MRI图像数据进行分割。
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