[发明专利]一种基于卷积神经网络的腹部CT图像肝肿瘤病变分割方法在审
| 申请号： | 202110478719.6 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113205496A | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 黎鸿儒;马皓钰;沈哲韬;崔涵旭 | 申请（专利权）人： | 黎鸿儒 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300350*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的腹部CT图像肝肿瘤病变分割方法。包括：一种基于卷积运算3*3*3的3D降采样模块；一种放大倍数为2的上采样模块；以及基于上述两种模块构成的特征通道数分别为16，32，48，64，96的3D‑UNet模型；将处理好的数据送入网络进行训练；并在像素级标签的测试集上验证分割效果。本发明提出了对于腹部CT图像中肝肿瘤病变区域分割的自动化标注方法，这将大大减小标注数据的成本，在一定程度上辅助医生医生对肝肿瘤的临床诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 腹部 ct 图像 肿瘤 病变 分割 方法 | ||
【主权项】：
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