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一种基于深度学习的胆管图像分割方法

基本信息

申请号	CN202110493746.0	申请日	-
公开（公告）号	CN113223003A	公开（公告）日	2021-08-06
申请公布号	CN113223003A	申请公布日	2021-08-06
分类号	G06T7/10;G06T5/50;G06T5/00;G06T3/40;G06K9/62;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

本发明公开了一种基于深度学习的胆管图像分割方法，首先将获取腹部CT图像，并将腹部CT图像中的肝内扩张胆管图像进行标注得到数据集；并对数据集进行预处理操作，包括设置数据集灰度值的上下阈值，计算得到数据集灰度值的均值和方差，根据得到的均值和方差对数据集灰度值做归一化操作；之后构建基于3D U‑Net的肝内扩张胆管分割模型，利用数据集进行训练，其中训练的过程包括对肝内扩张胆管分割模型进行训练与修正，最后利用训练完成的肝内扩张胆管分割模型处理待分割的腹部CT图像，得到肝内扩张胆管图像分割结果，本申请通过预处理操作和后处理操作，解决了现有肝内扩张胆管分割技术存在的噪声敏感和效率低等问题，提高了分割效率和准确度。