[发明专利]一种基于卷积神经网络监督的三维图像分割方法有效
| 申请号： | 202011040012.9 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112258456B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 庄树昕;庄哲民;陈贵清;袁野 | 申请（专利权）人： | 汕头大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/0442;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 叶洁勇 |
| 地址： | 515063 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络监督的三维图像分割方法，将基于卷积神经网络监督的3D U‑Net与双向卷积循环神经网络相结合，构建全新的ABVUS三维图像分割网络模型架构，从三维乳腺超声图像中分割出立体的肿瘤、腺体层、脂肪层与皮下组织层；针对卷积神经网络的编码器在训练过程中可能出现梯度消失、性能退化的问题。因此，通过在卷积神经网络的编码器部分加入深度边界监督作为卷积神经网络，借助深度边界监督卷积神经网络的边界提示，使得浅层网络获得更加充分的训练，避免梯度消失的同时可以提高卷积神经网络的学习能力，从而更好地抵御超声图像的噪声。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 监督 三维 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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