一种基于深度学习的肝脏图像分割方法
基本信息
| 申请号 | CN202110493749.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113223004A | 公开（公告）日 | 2021-08-06 |
| 申请公布号 | CN113223004A | 申请公布日 | 2021-08-06 |
| 分类号 | G06T7/10;G06T7/00;G06T3/40;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深度学习的肝脏图像分割方法，首先获取腹部CT图像作为数据集，并将肝脏图像进行标注得到肝脏掩模图像，然后对数据集进行预处理操作；构建包括粗分割神经网络和细分割神经网络的肝脏图像分割模型，利用训练集及对应的肝脏掩模图像对粗分割神经网络进行训练，利用粗分割结果与预处理后的数据集进行通道叠加后所裁剪的图像块序列对细分割神经网络进行训练，最终得到分割结果。本发明通过利用粗分割神经网络在小分辨率上对腹部CT图像进行处理得到肝脏整体的粗分割结果，再基于粗分割结果在利用细分割神经网络得到全分辨率上的细分割结果，做到整体和局部相结合，提高肝脏分割的效果。 |
