[发明专利]一种基于深度学习的颅内出血CT图像分割方法有效
| 申请号： | 202011633932.1 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112614145B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 胡凯;侯媛媛;张园;高协平 | 申请（专利权）人： | 湘潭大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湘潭市汇智专利事务所(普通合伙) 43108 | 代理人： | 颜昌伟 |
| 地址： | 411105*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的颅内出血CT图像分割方法，其步骤为：获取颅内出血CT图像；对颅内出血CT图像进行预处理，预处理后部分颅内出血CT图像作为训练样本；用训练样本对深度卷积神经网络进行训练，得到训练好的深度卷积神经网络；将预处理后的颅内出血CT图像输入训练好的深度卷积神经网络进行图像分割，输出分割好的颅内出血CT图像，通过GUI界面展示颅内出血CT图像的出血区域分割结果。本发明借助深度卷积神经网络自动提取图像高层次特征，并分割出血区域，有效解决出血区域差异性过大造成的数据不平衡问题，实现高精度的分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 内出血 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湘潭大学，未经湘潭大学许可，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/202011633932.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
