[发明专利]基于交互信息引导的深度学习方法的医学图像分割和定量分析方法、计算机设备、存储介质有效
| 申请号： | 202011642172.0 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112734769B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 付树军;崔婉婉;廖胜海;王红;李玉亮;齐泽荣;刘旭雅;向仕兵 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/181;G06T5/50;G06T7/62;G06T7/66;G06V10/74;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 许德山 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于交互信息引导的深度学习方法与医学图像分割和定量分析方法、计算机设备、存储介质，包括：(1)构建深度卷积神经网络，并直接利用已有的CNV标注数据进行训练，得到自动分割模型；(2)在不改变主要网络结构的基础上，在训练集上结合模拟的交互信息，将网络输入特征图增加一个通道用来表示交互信息，使用相同的CNV掩码进行微调训练得到模型A；(3)在测试或使用时，医生提供OCT图像，利用自动分割模型对输入的OCT图像进行自动检测、分割CNV，若医生对分割效果满意，则停止，否则，允许医生将交互信息输入模型A，得到更准确的结果。本发明分割性能提高，更加鲁棒、更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 交互 信息 引导 深度 学习方法 医学 图像 分割 定量分析 方法 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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