[发明专利]基于弱监督学习的乳腺核磁影像肿瘤分割的方法及装置在审
| 申请号： | 202010287157.2 | 申请日： | 2020-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN111563897A | 公开（公告）日： | 2020-08-21 |
| 发明（设计）人： | 杨健;范敬凡;王涌天;孟宪琦 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06T5/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市中闻律师事务所 11388 | 代理人： | 冯梦洪 |
| 地址： | 100081 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 基于弱监督学习的乳腺核磁影像肿瘤分割的方法及装置，能够利用不完整的标注信息训练分割模型，在保证精度的同时，大大提高了分割的效率。方法包括：(1)标注MRI影像中最大肿瘤截面，作为分割标签；(2)对MRI影像进行灰度归一化和降低分辨率的处理；(3)将处理后的MRI影像和分割标签输入到深度学习神经网络中，结合体积预测弱监督损失，对深度学习神经网络进行训练，获得网络模型；(4)将待分割图像输入到所述网络模型中进行分割，获得分割结果；(5)基于步骤(4)的分割结果，选取最大连通域去除噪声，得到最终分割结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 乳腺 影像 肿瘤 分割 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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