[发明专利]基于时间自适应神经网络的鲁棒医学图像分割方法研究在审
| 申请号： | 202111006973.2 | 申请日： | 2021-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN113744233A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 李冰洁;张鑫;杨铁军;赵祥 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06T3/60;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 450001 河南省郑州市高新技*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 在医学图像分割中，当训练图像和测试图像在获取细节方面不匹配时卷积神经网络(CNN)的显著性能下降。为了解决这个问题，将分割CNN设计为两个子网络的连接:一个相对较浅的图像归一化CNN，然后是一个对归一化图像进行分割的深度CNN。使用一个训练数据集来训练这两个子网络，该数据集由来自特定扫描器和协议设置的注释图像组成。在测试时，对每个测试图像采用图像归一化子网络，以预测的分割标签上的隐式先验为指导。采用独立训练的去噪自动编码器(DAE)，以便在合理的解剖分割标签上建模这种隐式先验。在大脑、心脏和前列腺三个解剖器官的多中心磁共振成像数据集上验证了提出的想法。所提议的测试时间自适应始终提供性能改进，展示了该方法的前景和通用性。该设计可用于任何分割网络，以增加对成像扫描仪和协议变化的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时间 自适应 神经网络 医学 图像 分割 方法 研究 | ||
【主权项】：
暂无信息
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