[发明专利]基于深度学习的脑胶质瘤分割模型及分割方法在审
| 申请号： | 202011318476.1 | 申请日： | 2020-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN112419267A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 任晓强;赵越 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 潘悦梅 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的脑胶质瘤分割模型及分割方法，属于脑胶质瘤分割技术领域，要解决的技术问题为如何准确的对脑胶质瘤进行分割。分割模型，包括：编码模型，包括卷积层和N个编码模块，编码模型包括空洞密集单元以及位于空洞密集单元输出端的池化层；解码模块，解码模块包括依次连接的首端解码模块、中间解码模块和末端解码模块；首端解码模块的输出端通过跳跃连接层与末端编码模块中空洞密集单元的输出端跳跃连接；每个中间解码模块的输出端通过跳跃连接层和与其对应的中间编码模块中空洞密集单元的输出端跳跃连接；末端解码模块包括依次连接的卷积层、空洞密集单元和卷积层，末端解码模块位于其上一个解码模块相关跳跃层的输出端。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 胶质 分割 模型 方法 | ||
【主权项】：
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