[发明专利]一种基于深度学习的MRI全脑组织分割方法及系统有效
| 申请号： | 202010337402.6 | 申请日： | 2020-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN111563903B | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 刘博;张瑜;周付根;白相志 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11 |
| 代理公司： | 北京航智知识产权代理事务所(普通合伙) 11668 | 代理人： | 陈磊;张桢 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的MRI全脑组织分割系统，包括：图像数据预处理模块，用于对MR脑图像进行预处理；图像分块模块，用于将经过预处理后的图像分块；多先验特征网络模型构建模块，用于基于对称先验、边缘先验和邻域先验特征信息构建多先验特征网络模型；训练模块，用于利用训练集对多先验特征网络模型进行训练；标签融合模块，用于确定MR脑图像中每个像素的最终分割结果；逆仿射变换模块，用于在确定MR脑图像中每个像素的最终分割结果之后，完成MR脑图像从MNI空间到原始图像空间的变换操作。本发明通过引入多种先验特征，使得分割结果更加精准、脑组织间边缘更加清晰以及细节更加丰富。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 mri 组织 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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