[发明专利]基于深度学习的脊柱图像分割方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 202310340410.X | 申请日： | 2023-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN116563218A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 张逸凌;刘星宇 | 申请（专利权）人： | 北京长木谷医疗科技股份有限公司;张逸凌 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T5/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区荣华南*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的脊柱图像分割方法、装置及电子设备，方法包括：获取包括有脊柱区域的原始图像，并基于深度学习模型对原始图像进行粗分割，得到原始图像的整体粗分割特征图；获取标记有脊柱区域的标签图像，基于深度学习模型对整体粗分割特征图和标签图像进行边缘提取，分别得到整体粗分割特征图的第一边缘区域图像与标签图像的第二边缘区域图像；基于第二边缘区域图像，对第一边缘区域图像进行校正，得到目标边缘区域图像；将目标边缘区域图像和整体粗分割特征图进行分割融合操作，输出得到原始图像对应的脊柱区域分割图像。该方法可以使得到的脊柱区域分割图像中的边缘信息也更加准确，减少了分割偏差，提高了分割结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 脊柱 图像 分割 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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