[发明专利]一种基于深度迁移学习的胃部低质量MRI图像分割方法在审
| 申请号： | 201811439913.8 | 申请日： | 2018-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN111260651A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 姚瑶;缑水平;葛海江 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学;杭州职业技术学院 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度迁移学习的胃部低质量MRI图像分割方法，包括如下步骤：获取患者图像；根据患者图像获取患者数据集；构造源域样本集；构造目标域训练集和测试集；训练源域高质量胃部MRI图像深度神经网络模型；训练目标域低质量胃部MRI图像深度神经网络模型；将胃部MRI图像深度神经网络A的的参数迁移到胃部MRI图像深度神经网络B中，形成基于迁移学习的低质量胃部MRI图像深度神经网络C；运用低质量胃部MRI图像深度神经网络C，对低质量MRI图像测试样本完成测试，得到低质量MRI图像测试样本的分割结果及相关参数。本发明采用迁移学习的方法，对低质量胃部CT图像进行分割，能够帮助医生对胃部MRI有更加直观的认识，提高临床诊断和治疗的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 迁移 学习 胃部 质量 mri 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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