[发明专利]一种基于集成深度卷积神经网络的胰腺CT图像分割方法有效
| 申请号： | 202011052799.0 | 申请日： | 2020-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN112116605B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 夏勇;陈亚鑫 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学深圳研究院;西北工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成深度卷积神经网络的胰腺CT图像分割方法，采用由粗到细的两阶段分割框架对CT图像中的胰腺进行精确的分割。首先构建了一种引入注意力模块和跨层级密集连接的三维U型编码‑解码结构的CNN网络，即Unet模型作为识别网络应用在胰腺图像分割两阶段；在粗分割阶段，对原图进行降采样归一化预处理，然后随机取若干数据块作为网络的输入进行训练，得到胰腺的粗分割结果；在细分割阶段，用边界框包含胰腺区域，在边界框区域内取图像块进行训练；在识别时，使用粗分割结果确定胰腺所在区域，再用细分割进行预测，得到细分割结果。最终将两阶段的结果进行投票决策得到分割结果。本发明克服了手工标注的问题，得到了较为理想的分割结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 深度 卷积 神经网络 胰腺 ct 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西北工业大学深圳研究院;西北工业大学，未经西北工业大学深圳研究院;西北工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011052799.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
