[发明专利]一种基于深度学习的医学超声图像分割方法有效
| 申请号： | 201911416817.6 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111161273B | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 罗亮;袁浩瀚;车博;陈智;方俊;巨学明 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学;四川省人民医院 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习计算机视觉和医学信息处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的医学超声图像分割方法。本发明的方法在通用图像分割神经网络模型基础上，融合多输入多输出技术、注意力机制、孔洞卷积技术、小样本医学数据增强等多种新型技术，重点解决小样本学习，超声图像对比度低，结节边缘模糊等难点痛点问题，得到本发明最优分割策略。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 医学 超声 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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