[发明专利]基于卷积神经网络的婴儿头围CT图像自动测量方法在审
| 申请号： | 201911281267.1 | 申请日： | 2019-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN110992352A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 杜强;黄丹;郭雨晨;聂方兴;边作鹏 | 申请（专利权）人： | 北京小白世纪网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06T7/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 100000 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的婴儿头围CT图像自动测量方法。该方法包括：S1使用Cycle‑GAN结构及数据增强方式进行数据增强；S2利用得到的数据增强后的HC超声图像构建分割模型，基于Unet、引入注意力机制、空洞卷积构建分割模型；S3构建损失函数；S4对于分割结果进行后续处理。本发明解决了在HC自动测量中采用非端对端、准确率不佳的问题，应用深度学习图像分割技术，自动从HC超声影像中学习图像特征，以端对端的方式完成HC自动测量任务，同时保证了较高准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 婴儿 ct 图像 自动 测量方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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