[发明专利]一种基于深度学习的3D CT床快速分割方法有效
| 申请号： | 202010999377.8 | 申请日： | 2020-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN112164074B | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 潘祥;钱琴琴;朱静;刘渊;谢振平;罗小虎;于宏斌 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06T7/155;G06T5/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 李照禄 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的3D CT床快速分割方法，包括，利用labelme标注输入的三维CT图切片中的CT床；基于深度学习构建CT床分割模型并训练标注完成的数据，得到训练完成的网络模型；利用训练好的所述网络模型分割原始CT图像中的一张切片，得到所述CT床，根据形态学操作所述CT床，得到CT床掩模；根据“与”运算策略计算所述原始图像剩余的所有切片及所述掩模，完成CT床的快速分割去除。本发明可以有效地去除三维图像的CT床，解决了去除CT床精度不好的问题，且无需将所有CT切片放入CT床分割模型，仅需将一张切片送入网络模型所得CT床掩膜，继而将其余切片与掩膜进行与运算实现CT床快速精确3D分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 ct 快速 分割 方法 | ||
【主权项】：
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