[发明专利]一种基于多层级神经网络的医学图像分割系统及方法有效
| 申请号： | 202011337099.6 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112330662B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 丁熠;郑伟;曹明生;邓伏虎;秦臻;谭富元;朱桂钦;张超;邱泸谊 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 李林合 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多层级神经网络的医学图像分割系统及方法，属于医学图像处理技术领域，本发明将待分割的原始医学图像输入图像初始化模型进行初始特征的提取，然后将初始特征输入到多层级深度特征提取模型中，提取出图像的多层级深层特征，然后将深层特征输入到多层级分割模型中，同时将多层级深度特征提取模块中的深层特征，通过金字塔池化长连接模型，输入到多层级分割模型中，由多层级分割模型根据图像中逐个像素的分类情况，输出高精度分割后的医学图像，本发明提供的分割方法提升了医学图像深度特征提取效率，并能够提高医学影像分割的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多层 神经网络 医学 图像 分割 系统 方法 | ||
【主权项】：
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