[发明专利]一种基于特征空间不变的图像语义分割模型构建方法及系统在审
| 申请号： | 202310623026.0 | 申请日： | 2023-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN116645511A | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 王鹏;董宏丽;路敬祎;路阳;胡仲瑞;王恺娇;刘俏 | 申请（专利权）人： | 东北石油大学;东北石油大学三亚海洋油气研究院 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/764;G06V10/774;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司 23217 | 代理人： | 杨立超;张妍飞 |
| 地址： | 163318 黑龙江省*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征空间不变的图像语义分割模型构建方法及系统，涉及深度学习医学图像处理技术领域，以解决现有技术中人工勾画直肠癌淋巴结转移MRI结果存在主观性强和效率差等问题。本发明的技术要点包括：将收集到的MRI数据进行预处理，即先对数据集进行图像增广，然后使用标注工具LabelMe对数据集进行标注，将标注好的数据集进行划分，得到训练集、验证集和测试集，构建分割模型并对其进行训练与调整，得到训练合格的分割模型，最后将待分割的直肠癌淋巴结转移MRI影像输入到最佳模型中进行缺陷检测，得到检测结果。本发明有效提高了直肠癌淋巴结转移勾画效率和精度，进而可以辅助医生提高诊断准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 空间 不变 图像 语义 分割 模型 构建 方法 系统 | ||
【主权项】：
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