[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的CT图像肝脏自动分割方法在审
| 申请号： | 202110641080.9 | 申请日： | 2021-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN113470044A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 付冲;贾体慧;戴黎明 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11 |
| 代理公司： | 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234 | 代理人： | 孙奇 |
| 地址： | 110169 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明是一种基于深度卷积神经网络的CT图像肝脏自动分割方法，包括以下步骤，步骤1：建立训练样本集，包括读取肝脏CT数据集原始文件，制作肝脏分割数据集，将数据集尺寸统一为固定尺寸并按比例分为测试集和训练集；步骤2：构建深度注意力反残差模块，并使用无参下采样方式进行下采样，进一步降低网络参数量；步骤3：建立深度注意力反残差网络；步骤4：使用训练集训练网络，对效果表现良好的训练模型进行筛选保存；步骤5：在测试集中验证模型可用性。本发明对肝脏CT影像进行处理，精确快速分割出肝脏区域，用于任意肝脏病变检测系统中，网络参数规模较小，具有实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 ct 图像 肝脏 自动 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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