[发明专利]基于深度学习的胰腺神经内分泌肿瘤自动分割方法及系统有效
| 申请号： | 201910237004.4 | 申请日： | 2019-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN110047082B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 黄炳升;林晓艺;高樱榕;肖焕辉;罗宴吉;冯仕庭;宋晨宇;陈洁 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 胡辉;黎扬鹏 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的胰腺神经内分泌肿瘤自动分割方法及系统，方法包括：获取胰腺神经内分泌肿瘤患者的计算机断层扫描增强图像；采用深度学习的方法对获取的计算机断层扫描增强图像进行病灶自动分割，所述深度学习的方法采用深度卷积神经网络。本发明用深度学习的方法对获取的计算机断层扫描增强图像进行病灶自动分割，将深度学习和计算机断层扫描增强图像结合起来应用于胰腺神经内分泌肿瘤的病灶分割上，能通过深度卷积神经网络的特征学习自动分割出肿瘤的病灶区域，受医生的经验影响小，更加准确，且节省了医生人工勾画出病灶区域的时间和精力，效率更高。本发明可广泛应用于医学图像处理领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 胰腺 神经 内分泌 肿瘤 自动 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的胰腺神经内分泌肿瘤自动分割方法，其特征在于：包括以下步骤：获取胰腺神经内分泌肿瘤患者的计算机断层扫描增强图像；采用深度学习的方法对获取的计算机断层扫描增强图像进行病灶自动分割，所述深度学习的方法采用深度卷积神经网络。
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