[发明专利]基于网络模型的二维序列磁共振图像的器官定位方法有效
| 申请号： | 202010344910.7 | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN111583204B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 路志英;赵明月;肖阳 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津创智天诚知识产权代理事务所(普通合伙) 12214 | 代理人： | 陈昌娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于网络模型的二维序列磁共振图像的器官定位方法，包括：数据集准备、预处理和扩充处理；构建基于faster R‑CNN的改进的器官初步定位网络模型；利用验证集对器官初步定位网络模型进行优化调整，得到器官定位网络模型；对验证集图像进行器官初步定位，得到针对每个二维切片图像的多个目标检测框及相应的可信度评分，保留每张图像中可信度大于阈值的目标候选框；构建基于序列关联性处理的空间曲线拟合模型；对待定位器官的二维序列磁共振图像进行预处理并输入器官定位网络模型，由器官初步定位结果得到每张图像中可信度大于阈值的目标候选框；基于序列关联性处理对器官进行最终定位。该对器官定位精确且具有良好的泛化性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 网络 模型 二维 序列 磁共振 图像 器官 定位 方法 | ||
【主权项】：
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