[发明专利]一种基于图神经网络和U-Net深度学习框架医学图像分割方法在审
| 申请号： | 202310238217.5 | 申请日： | 2023-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN116245852A | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 姜源泓;张小群;王宇光;丁乔乔 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/32;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络和U‑Net深度学习框架医学图像分割方法，涉及智慧医疗技术领域。提供了端到端的医学影像分割的全自动解决方案，能够处理现有影像系统所生成的不同格式和不同分辨率的图像。系统首先对输入图像进行均一化，提取图块或者尺寸缩放，处理为网络输入尺寸。对正则化图像利用预训练的VGU‑Net模型进行目标病灶区域的分割。本发明相对于现有方法，能够实现全自动分割，并且分割精度上相较现有模型有较大提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 net 深度 学习 框架 医学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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