[发明专利]一种全自动骨盆肿瘤分割方法及系统、存储介质及终端有效
| 申请号： | 201810941726.3 | 申请日： | 2018-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN109215041B | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 艾松涛;王燎;曲扬;李小敏 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学医学院附属第九人民医院 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06T7/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 徐秋平 |
| 地址： | 200011 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种全自动骨盆肿瘤分割方法及系统、存储介质及终端，包括以下步骤：对脑膜瘤图像集中的图像进行预处理和数据扩增，得到脑膜瘤训练数据；基于所述脑膜瘤训练数据训练U‑net全卷积神经网络；对骨盆肿瘤图像集中的绘制有肿瘤边界金标准的骨盆肿瘤图像进行预处理和数据扩增，得到骨盆肿瘤训练数据；基于所述骨盆肿瘤训练数据对训练得到的U‑net全卷积神经网络进行微调，得到最优U‑net全卷积神经网络；将采集到的骨盆肿瘤图像输入所述最优U‑net全卷积神经网络，获取骨盆肿瘤分割结果。本发明的全自动骨盆肿瘤分割方法及系统、存储介质及终端通过迁移学习的U‑net全卷积神经网络来实现全自动的骨盆肿瘤分割，从而大幅提高医工交互效率和骨盆肿瘤分割的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 全自动 骨盆 肿瘤 分割 方法 系统 存储 介质 终端 | ||
【主权项】：
1.一种全自动骨盆肿瘤分割方法，其特征在于，包括以下步骤：对脑膜瘤图像集中的图像进行预处理和数据扩增，得到脑膜瘤训练数据；基于所述脑膜瘤训练数据训练U‑net全卷积神经网络；对骨盆肿瘤图像集中的绘制有肿瘤边界金标准的骨盆肿瘤图像进行预处理和数据扩增，得到骨盆肿瘤训练数据；基于所述骨盆肿瘤训练数据对训练得到的U‑net全卷积神经网络进行微调，得到最优U‑net全卷积神经网络；将采集到的骨盆肿瘤图像输入所述最优U‑net全卷积神经网络，获取骨盆肿瘤分割结果。
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