[发明专利]基于深度学习的脑瘤图像分割方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202010737226.5 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111862066A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 张成奋;王玥;吕彬;吕传峰 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/33;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 谭果林 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明应用于人工智能技术领域，涉及区块链技术领域，公开了一种基于深度学习的脑瘤图像分割方法、装置、设备及介质，方法部分包括：获取多模态的脑部核磁共振图像，然后对脑部核磁共振图像进行预处理，以获得去除头盖骨部分的目标图像，最后将所述目标图像输入预设脑瘤分割模型，以获取脑瘤图像分割结果，预设脑胶质瘤分割模型为根据自适应分割框架和去除头盖骨部分的脑部核磁共振图像进行交叉验证训练获得的深度学习模型，自适应分割框架包括多个不同种类的U‑Net模型和U‑Net集成模型；本发明中，能够根据交叉验证的结果自动选择多个模型中用于预测的最佳网络结构，提高了预设脑瘤分割模型的分割性能，从而提高脑瘤图像分割的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 脑瘤 图像 分割 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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