[发明专利]基于深度学习神经网络的肝脏CT图像分割方法及装置在审
| 申请号： | 201911355349.6 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111127484A | 公开（公告）日： | 2020-05-08 |
| 发明（设计）人： | 杜强;李德轩;匡铭;郭雨晨;聂方兴 | 申请（专利权）人： | 北京小白世纪网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;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 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习神经网络的肝脏CT图像分割方法及装置，所述方法包括：构建基于密集卷积网络DenseNet和U型网络Unet的U型DenseNet二维2D网络及U型DenseNet三维3D网络；基于自动上下文auto‑context方法，将U型DenseNet 3D网络集成到U型DenseNet 2D网络中，获取U型DenseNet混合网络并进行深度学习训练；通过训练好的U型DenseNet混合网络对肝脏CT图像进行分割。本发明能够尽可能地提取CT肝脏图象的层内信息和层级间信息，并同时兼顾计算性能，降低运算参数，使得计算机能够而且较快地输出比较精确的肝脏和肿瘤分割图。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 神经网络 肝脏 ct 图像 分割 方法 装置 | ||
【主权项】：
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