一种基于级联混合网络的肝脏病变图像分割方法
基本信息
| 申请号 | CN202110493903.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113160208A | 公开（公告）日 | 2021-07-23 |
| 申请公布号 | CN113160208A | 申请公布日 | 2021-07-23 |
| 分类号 | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王博;赵威;申建虎;张伟;徐正清 | 申请（专利权）人 | 北京精诊医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 102629 北京市大兴区中关村科技园区大兴生物医药产业基地永大路38号1幢401室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于级联混合网络的肝脏病变图像分割方法，该方法首先通过2D卷积神经网络对获取到的腹部CT图像进行处理，得到带有训练集和测试集的肝脏区域图像；构建包括了用于分割肝脏CT图像中大病灶的2D卷积神经网络和用于分割肝脏中小病灶的3D卷积神经网络的混合网络图像分割模型；将肝脏CT图像中的训练集进行预处理并对混合网络图像分割模型进行训练，得到训练完成的混合网络图像分割模型，测试得到肝脏病变图像分割结果。本发明结合了2D神经网络在图像分割时计算时间和内存成本低，3D神经网络在图像分割时有较高精度的优点，实现了在保证精度的前提下，大大降低了计算时间和内存成本的目的。 |
