[发明专利]一种基于深度学习的HRCT图像听小骨自动分割方法在审
| 申请号： | 202110367512.1 | 申请日： | 2021-04-06 |
| 公开（公告）号： | CN112950646A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 高燕军;邬小平;王兴瑞;王静;刘红生;薛永杰;董季平;田晔 | 申请（专利权）人： | 高燕军 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06T17/00 |
| 代理公司： | 西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙) 61239 | 代理人： | 杨凤娟 |
| 地址： | 710018 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的HRCT图像听小骨自动分割方法，包括步骤：S1.首先筛选n例正常人听骨链HRCT图像数据，在图像上进行区域标注；S2.获得病人在检测过程中的HRCT图像，对图像进行预处理；S3.将预处理后的左右位置听骨HRCT图像输入改进的U‑net模型；S4.利用U‑net模型对听骨HRCT图像进行切片分割，并对切片分割后的图像数据进行测试和重新建模；本方法通过应用深度学习技术可以对患者个体HRCT图像数据完成全自动听小骨分割，实现对听小骨的后处理重建，全过程无需人为操作，辅助疾病诊断，提高了工作效率，可以减少误诊及漏诊，具有工作效率高、可以有效减少误诊及漏诊的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 hrct 图像 听小骨 自动 分割 方法 | ||
【主权项】：
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