[发明专利]基于CNN的多尺度鼻咽肿瘤分割方法在审

专利信息
申请号: 201811083803.2 申请日: 2018-09-17
公开(公告)号: CN109389584A 公开(公告)日: 2019-02-26
发明(设计)人: 李孝杰;罗超;史沧红;何嘉;伍贤宇;郭峰;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: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/187
代理公司: 北京元本知识产权代理事务所 11308 代理人: 常桑
地址: 610225 四川省成都市双*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明涉及一种基于CNN的多尺度鼻咽肿瘤分割方法。包括以下步骤:收集若干例患鼻咽肿瘤的病例,采集其鼻咽部位MRI图像数据;对上一步骤收集的MRI图像数据的病变区域逐层进行人工边缘标注,作为标签数据;对上一步骤得到的标签数据进行标准化预处理并转成二维数据集;构建基于CNN的多层二维卷积神经网络,使用上一步骤中的二维数据集进行训练;对于待分割的鼻咽部位MRI图像数据,采集同部位同样模态的医学图像,对采集的图像进行标准化处理;通过训练得到的网络模型,对待分割的鼻咽部位MRI图像数据进行自动分割。本发明可以实现对于鼻咽肿瘤的自动分割,且与主流网络对比能取得较高的精度。
搜索关键词: 鼻咽肿瘤 鼻咽部位 分割 标签数据 二维数据 自动分割 多尺度 采集 预处理 标准化处理 边缘标注 病变区域 二维卷积 神经网络 网络模型 医学图像 主流网络 多层 构建 模态 标准化 图像
【主权项】:
1.一种基于CNN的多尺度鼻咽肿瘤分割方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:收集若干例患鼻咽肿瘤的病例,采集其鼻咽部位MRI图像数据;步骤2:对上述步骤1收集的MRI图像数据的病变区域逐层进行人工边缘标注,作为标签数据;步骤3:对上述步骤2得到的标签数据进行标准化预处理并转成二维数据集;步骤4:构建基于CNN的多层二维卷积神经网络,使用步骤3中的二维数据集进行训练;步骤5:对于待分割的鼻咽部位MRI图像数据,采集同部位同样模态的医学图像,使用步骤3的方法对采集的图像进行标准化处理;步骤6:通过步骤4训练得到的网络模型,对待分割的鼻咽部位MRI图像数据进行自动分割。
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