一种基于卷积神经网络的危及器官自动分割方法
基本信息
| 申请号 | CN201810991434.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109300136B | 公开（公告）日 | 2021-08-31 |
| 申请公布号 | CN109300136B | 申请公布日 | 2021-08-31 |
| 分类号 | G06T7/11;G06T5/00;G06T17/00;G06N3/08;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 叶方焱;毛顺亿;浦剑;胡仲华;周建华;孙谷飞;王文化;石峰 | 申请（专利权）人 | 众安信息技术服务有限公司 |
| 代理机构 | 北京市万慧达律师事务所 | 代理人 | 顾友 |
| 地址 | 518052 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室（入驻深圳市前海商务秘书有限公司） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的危及器官自动分割方法，属于图像处理技术领域。所述方法包括：S1：获取患者CT图像数据以及相应的标注数据；S2：对所述CT图形数据以及相应的标注数据进行预处理；S3：建立3D卷积神经网络模型，输入数据块，获取模型输出的预测结果图像；S4：优化处理所述3D卷积神经网络模型输出的预测结果图像。本发明仅基于CT图像数据，原始数据获取难度较小，应用范围较广，且可实现CT影像中危及器官的自动分割，分割过程无需人工干涉，有效提高分割效率以及分割结果精度，增加后处理操作，对分割结果进行进一步优化。 |
