[发明专利]一种基于深度学习的X射线图像交互式分割方法有效
| 申请号： | 202110644869.X | 申请日： | 2021-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN113313700B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 姚鑫骅;杜旺哲;沈洪垚;傅建中;王伯旺 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;浙江国研智能电气有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06F18/214;G06N3/0464;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江新篇律师事务所 33371 | 代理人： | 李旻 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种基于深度学习的X射线图像交互式分割方法，本发明利用基于深度学习的交互式分割模型，以多边形掩模、前景点和背景点为输入进行第一次推理得出分割结果；如果分割结果可以达到检测标准，结束分割；如果分割结果未达到检测标准，则在过分割的区域中心位置处设置背景点，在欠分割的区域中心设置前景点；将交互信息再次输入到交互式分割模型中进行推理，得出分割结果；迭代上述步骤，直到得到满意的分割结果。本发明在X射线图像中的缺陷分割可以通过较少的交互次数得到满意的分割结果，并且极大地提高X射线图像中缺陷的检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 射线 图像 交互式 分割 方法 | ||
【主权项】：
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