[发明专利]一种基于强化学习方法的医学图像分割方法有效
| 申请号： | 201911406491.9 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111091575B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 丁熠;张铭丰;耿技;秦志光;弓霖芃;杨祺琪;郑伟;张超 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 韦海英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习方法的医学图像分割方法，包括以下步骤：采集待分割医学3D图像和训练医学3D图像，将待分割医学3D图像和训练医学3D图像顺序且均匀地分片，得到待分割的2D医学图像序列和训练2D医学图像序列；建立神经网络模型，根据强化学习方法并通过训练2D医学图像序列对神经网络模型进行训练；将待分割的2D医学图像序列依次输入训练完成的神经网络模型，得到分割结果。本发明提高了医学图像的分割效率，且能够高精度地对脑部肿瘤图像进行分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习方法 医学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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