[发明专利]基于迁移学习图像增强的低场强MR胃部分割方法有效
| 申请号： | 202010947917.8 | 申请日： | 2020-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN112102276B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 姚瑶;缑水平;刘豪锋;张晓鹏;刘宁涛;刘波;张向荣 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学;杭州职业技术学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/194 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 侯琼;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于迁移学习图像增强的低场强MR胃部分割方法，主要解决低场强3DMR影像噪声大、伪影多、影像数据较少的问题。其方案包括：获取高、低场强3DMR胃部影像数据集以及相应的标签数据集，并对影像数据进行预处理；将预处理后的数据输入循环生成式对抗网络中，获得增强后的伪低场强3DMR胃部影像集；构建并训练3D Res3‑U‑net分割网络；再将伪低场强3DMR胃部影像集输入分割网络，完成分割网络参数的微调，形成迁移学习后的3D Res3‑U‑net分割网络，将测试数据输入该网络得到分割结果。本发明实现了低场强3DMR胃部影像的分割，有效提高了图像分割精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 图像 增强 场强 mr 胃部 分割 方法 | ||
【主权项】：
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