一种基于深度学习的肝脏血管图像分割方法
基本信息
| 申请号 | CN202110493743.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113344940A | 公开（公告）日 | 2021-09-03 |
| 申请公布号 | CN113344940A | 申请公布日 | 2021-09-03 |
| 分类号 | G06T7/11（2017.01）I;G06T9/00（2006.01）I;G06T5/50（2006.01）I;G06T3/40（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 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血管图像分割方法，首先获取原始计算机断层扫描图像，通过人工标记出肝脏血管区域掩膜图像，并对第一3D图像分割模型进行训练，利用第一3D图像分割模型，得到第一3D图像分割模型分割结果，并基于该结果标记为漏分割区域掩膜图像和误分割区域掩膜图像，再将原始计算机断层扫描图像、第一3D图像分割模型分割结果、漏分割区域掩膜图像和误分割区域掩膜图像进行通道叠加得到第一融合图像，将第一融合图像对第二3D图像分割模型训练，直至第二3D图像分割模型训练完成，利用训练完成的第二3D图像分割模型得到肝脏血管分割结果。本方法通过训练漏分割区域和误分割区域信息，相比于现有方法更加准确。 |
