[发明专利]一种基于深度学习的CT腹部血管分割方法在审
| 申请号： | 202010740906.2 | 申请日： | 2020-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN112164069A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 张堃;韩宇;范陆健;范雷金;冯文宇;殷佳炜;华亮;李文俊;鲍毅 | 申请（专利权）人： | 南通大学;杭州博拉哲科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T5/40;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的CT腹部血管分割方法，步骤1：对原始CT小肠造影图像进行处理；步骤2：将步骤1得到的预处理后的图像作为输入，搭建AA R2U‑Net模型；步骤3：对步骤2得到的AA R2U‑Net进行训练；步骤4：加载步骤3得到的训练后的AA R2U‑Net对CT小肠造影进行血管分割。本发明设计了一种基于深度学习的血管分割方法，将注意增强模块与R2U‑Net相结合得到AA R2U‑Net模型，快速而精确地将CT小肠造影中的肠壁血管区域分割出来，帮助影像科医生快速定位CT小肠造影中的血管区域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 ct 腹部 血管 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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