[发明专利]一种用于冠状动脉的网络模型分割方法及设备有效
| 申请号： | 201811287026.3 | 申请日： | 2018-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109448005B | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 肖月庭;阳光;郑超 | 申请（专利权）人： | 数坤(北京)网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T5/50;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11734 北京乐知新创知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 李杏 |
| 地址： | 100102 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于冠状动脉的网络模型分割方法及设备，该方法包括：对多个冠状动脉训练样本进行筛选，得到多样性训练样本集和单一性训练样本集；分别利用所得到的多样性训练样本集和单一性训练样本集进行分割预测，得到基础模型的分割预测结果和扩展模型的分割预测结果；融合所述基础模型的分割预测结果和扩展模型的分割预测结果，生成融合优化后的冠状动脉分割结果。本发明有效融合多样性训练样本及单一性训练样本的优势，从而解决只采用多样性训练样本训练得到的网络模型对特殊样本缺乏细致特征表达，而仅采用单一性训练样本训练得到的网络模型不好适应实际生产环境多样性的问题，进而提高人工神经网络在冠脉分割工作中的易用性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 训练样本 分割 训练样本集 冠状动脉 网络模型 预测结果 单一性 多样性 基础模型 扩展模型 人工神经网络 分割结果 生产环境 细致特征 有效融合 鲁棒性 易用性 融合 冠脉 样本 筛选 预测 优化 | ||
【主权项】：
1.一种用于冠状动脉的网络模型分割方法，其特征在于，所述方法包括：/n对多个冠状动脉训练样本进行分类标记，得到多个标签信息组；/n对所得到的多个标签信息组按照第一比例进行选取，得到多样性训练样本集；/n从所得到的多个标签信息组中筛选隶属于第一标签信息的训练样本，作为单一性训练样本集；/n分别利用所得到的多样性训练样本集和单一性训练样本集进行分割预测，得到基础模型的分割预测结果和扩展模型的分割预测结果；/n融合所述基础模型的分割预测结果和扩展模型的分割预测结果，生成融合优化后的冠状动脉分割结果。/n
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