用于分割MRI图像中异常信号区的全卷积网络模型训练方法
基本信息
| 申请号 | CN201711275383.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109886992A | 公开（公告）日 | 2019-06-14 |
| 申请公布号 | CN109886992A | 申请公布日 | 2019-06-14 |
| 分类号 | G06T7/143（2017.01）I; G06T7/10（2017.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 马迪亚 | 申请（专利权）人 | 深圳博脑医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 | 代理人 | 深圳博脑医疗科技有限公司 |
| 地址 | 518000 广东省深圳市福田区福保街道市花路福年广场中芬设计园B4-532 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明适用于图像处理技术领域，提供了用于分割MRI图像中异常信号区的全卷积网络模型训练方法。包括：获取MRI样本图像，和对所述MRI样本图像进行异常信号区分割后得到的异常信号区分割样本图像；初始化所述全卷积网络模型的权重参数；将所述MRI样本图像和分割样本图像作为训练样本训练所述全卷积网络模型，得到用于分割MRI图像中异常信号区的全卷积网络模型。本发明可以解决现有技术中人工分割标记十分繁琐且耗时，容易受到主观因素的影响而产生误分割的问题，无需任何的图像预处理和后处理步骤就可以高效地产生精准的分割结果。 |
