[发明专利]一种基于深度学习的盆骨及其动脉血管的多层级分割方法有效
| 申请号： | 202110159220.9 | 申请日： | 2021-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN112489047B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 章毅;王自强;王晗;黄昊;张海仙;魏明天;王璟玲;邓祥兵;陈帅华;崔俊杰 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G16H50/20 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 陈仕超 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及盆骨及盆骨动脉血管树的分割技术领域，具体是一种基于深度学习的盆骨及其动脉血管的多层级分割方法，用于解决现有技术中不能在多分辨率的CT图像中自动、高效、准确地分割腹部盆骨以及盆骨动脉血管树的问题。本发明包括步骤1：数据准备与标注；步骤2：数据预处理；步骤3：基于多层级分割的3D卷积神经网络的第一级分割模型构建；步骤4：第二级分割模型构建；步骤5：使用标定的数据与合成的损失函数训练第一级分割模型和第二级分割模型；步骤6：使用步骤5训练好的第一级分割模型和第二级分割模型对输入的三维CT图像进行腹部信息分割。本发明中可以在多分辨率CT图像中自动、高效、准确地分割腹部盆骨以及盆骨血管树。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 及其 动脉 血管 多层 分割 方法 | ||
【主权项】：
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