[发明专利]一种基于深度学习的腹部CT图像肝脏自动分割方法有效
| 申请号： | 202111096723.2 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN113822865B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 蒋振刚;秦俊;师为礼;李岩芳;苗语;何巍;何飞;赵家石;张科;曲峰;冯冠元;张锦涛 | 申请（专利权）人： | 长春理工大学;长春理工大学重庆研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06V10/764;G06N3/08;G06N3/0455;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 长春众邦菁华知识产权代理有限公司 22214 | 代理人： | 尹庆娟 |
| 地址： | 130033 *** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的腹部CT图像肝脏自动分割方法属于医学图像分割技术领域，目的在于解决现有技术存在的整体网络复杂、训练开销大、训练过程较长、网络难收敛、无法捕获长距离依赖信息导致的分割精度低的问题。本发明提出了一种基于深度学习的腹部CT图像肝脏自动分割方法，以3D UNet为基础网络架构，并在相邻的编码器和解码器间引入残差连接来优化梯度传播和特征传递；同时，将原始UNet中的瓶颈层替换成提出的上下文收集模块(CCM)来获得具有密集上下文信息的特征；通过残差连接的引入和上下文收集模块的应用，本方法有效地提高了腹部CT图像中肝脏的自动分割精度，为肝癌的诊断和治疗提供了更有利的前提条件。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 腹部 ct 图像 肝脏 自动 分割 方法 | ||
【主权项】：
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