[发明专利]距离正则水平集与卷积神经网络的左心室MRI图像分割方法有效
| 申请号： | 201911369694.5 | 申请日： | 2019-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN113052850B | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 李敏;朱贤斌 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 王玮 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种距离正则水平集与卷积神经网络的左心室MRI图像分割方法。该方法将水平集算法融入到卷积神经网络的训练过程，生成一个端到端的模型架构。该分割模型在卷积神经网络的向前传递中，学习心室的轮廓结构特征，自动形成水平集的初始化并指导其轮廓曲线演化趋近于目标的边界；在反向传播中，以水平集的迭代结果计算卷积神经网络的目标损失函数，并通过反向梯度传播更新卷积神经网络中的各层参数进行网络参数的快速收敛。通过上述两种方法互相结合、相互作用，实现卷积神经网络和水平集的联合分割。本发明有效解决了传统水平集算法中需要手工初始化和大量迭代的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 距离 正则 水平 卷积 神经网络 左心室 mri 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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