[发明专利]基于残差双注意力深度网络的CT图像肾脏分割算法在审
| 申请号： | 201910871083.4 | 申请日： | 2019-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN110675406A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 孙玉宝;陈春芳;徐宏伟;陈基伟 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 32238 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙) | 代理人： | 张立荣 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于残差双注意力深度网络的CT图像肾脏分割算法，该方法将残差单元能重复利用特征的优点和双注意力机制优良的特征学习能力相结合，设计了残差双注意力模块，并以残差双注意力模块为基础模块构建U型深度网络分割模型，同时设计用于分割的损失函数，使U型深度网络分割模型能够更加关注肾脏区域特征，可有效应对囊性病变肾脏的形状变化，能够对囊性病变下肾脏的形状变化保持鲁棒；进而准确定位肾脏区域边界，实现CT图像中肾脏区域的自动分割，并起到很好的分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 肾脏 残差 注意力 囊性病变 网络分割 形状变化 注意力机制 基础模块 区域边界 区域特征 肾脏分割 损失函数 特征学习 重复利用 准确定位 自动分割 分割 构建 鲁棒 算法 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于残差双注意力深度网络的CT图像肾脏分割算法，包括如下具体步骤：/nS101、采集腹部CT图像切片扫描序列，构建腹部CT图像切片数据集；再通过标注软件对每张CT图像切片的肾脏区域进行标注，并生成对应的二值化掩码图；/nS102、对S101中CT图像切片与对应的二值化掩码图分别进行预处理操作，再分别将预处理后的CT图像切片和对应的二值化掩码图按照6:2:2的比例划分为训练集、验证集和测试集；/nS103、设计残差双注意力模块，再以残差双注意力模块为基础模块构建U型深度网络分割模型，并设计用于分割的损失函数；/nS104、选择合适的优化学习方法，设置相关的超参数，利用训练集和验证集对S103中所述U型深度网络分割模型进行训练；/nS105、训练完成后，从测试集中任选一张CT图像切片，输入U型深度网络分割模型，加载训练好的模型权重进行分割，生成肾脏/背景的概率图谱，分割出CT图像切片中的肾脏区域，并生成分割后的二值化掩码图。/n
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