一种基于神经网络的计算机辅助肺气道分割方法
基本信息
| 申请号 | CN202011628297.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114693698A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114693698A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06T7/11（2017.01）I;G06T7/00（2017.01）I;G06T7/136（2017.01）I;G06T7/187（2017.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘伦旭;章毅;陈楠;郭际香;王子淮;徐修远;刘知浩;周凯;宋佳耕 | 申请（专利权）人 | 四川大学 |
| 代理机构 | 成都高远知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 610000四川省成都市武侯区国学巷37号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种基于神经网络的计算机辅助肺气道分割方法，包括以下步骤：步骤s1：数据准备：预先准备若干病人的肺部CT图像并标定其中的待分割肺气道；步骤s2：数据预处理：对肺部CT图像中的肺部区域进行分割，得到输入数据；步骤s3：建构三维多尺度特征聚合网络并训练三维多尺度特征聚合网络；步骤s4：将所述输入数据输入经历步骤s3后的三维多尺度特征聚合网络，得到输出结果；步骤s5：对输出结果进行后处理，得到肺气道分割结果。本发明通过一种三维多尺度特征聚合的深度神经网络准确、高效地完成对肺气道的分割，尤其能获取更为准确的叶内气道分割结果，同时本发明实施过程可实现无人值守批量操作。 |
