[发明专利]基于深度学习的脑出血CT影像分割方法、装置及系统在审
| 申请号： | 202210862901.6 | 申请日： | 2022-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN115170587A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 粘永健;胡荣;彭琦;陈星材;刘静静;杨毅 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军陆军军医大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆西南华渝专利代理有限公司 50270 | 代理人： | 陈香兰 |
| 地址： | 400038 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于深度学习的脑出血CT影像分割方法、装置及系统。分割方法包括：获取CT断层图像；将CT断层图像输入训练好的CT图像分割模型，CT图像分割模型输出分割图像；CT图像分割模型包括依次连接的N层下采样模块和N层上采样模块，每层上采样模块和对应下采样模块的上一层下采样模块之间设有第一跳接路径，第一跳接路径上设有AG模块，相邻层下采样模块之间设有第二跳接路径，第二跳接路径上设有Focus模块。分割网络利用Focus模块能有效保留出血区域整体特征的完整性，通过AG模块使分割网络更加聚焦于任务相关的重要特征，Focus模块和AG模块的结合使得CT图像分割模型的分割网络具有优异的分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 脑出血 ct 影像 分割 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
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