[发明专利]一种基于深度学习的肺叶图像分割方法在审
| 申请号： | 202110644817.2 | 申请日： | 2021-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN113344881A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 金烁;董家鸿;王博;赵威;申建虎;张伟;徐正清 | 申请（专利权）人： | 西安智诊智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T3/40;G06K9/62;G16H30/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710000 陕西省西安市高新*** | 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肺叶图像分割方法，首先获取肺部CT图像，并将肺部CT图像中的肺叶和血管进行标注得到数据集；并对数据集进行预处理操作，包括提取得到3D图像，并对该3D图像进行包含随机位移的线性变换得到训练集图像；之后构建构建肺叶图像分割模型，并利用所述训练集图像进行训练，其中肺叶图像分割模型包括编码部分和解码部分，解码部分包括还原肺叶图像的第一网络、还原血管图像的第二网络和重建图像肺部的第三网络；最后利用训练完成的肺叶图像分割模型处理待分割的肺部CT图像，得到肺叶图像分割结果，本申请实现对自动肺叶分割结果进行进一步的优化，使肺叶分割结果更加精确，能够满足临床需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 肺叶 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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