基于3D-SE-Vnet的脊柱图像分割方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202210327420.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114693719A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114693719A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06T7/194（2017.01）I;G06T7/174（2017.01）I;G06T7/00（2017.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 沈星;陈颖津;蒋涛 | 申请（专利权）人 | 南京航空航天大学 |
| 代理机构 | 北京高沃律师事务所 | 代理人 | - |
| 地址 | 210016江苏省南京市秦淮区御道街29号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于3D‑SE‑Vnet的脊柱图像分割方法，涉及深度学习及医学图像检测技术领域，主要包括：获取当前采集的三维脊柱MRI图像；将当前采集的所述三维脊柱MRI图像输入到训练好的脊柱医学图像分割模型中，以对当前采集的所述三维脊柱MRI图像中的多种脊柱组织进行图像分割；所述训练好的脊柱医学图像分割模型是基于目标3D‑SE‑Vnet网络和样本数据集确定的；所述样本数据集包括多个样本；每个所述样本包括三维脊柱MRI样本图像以及相应的标注信息；所述标注信息包括：表征脊柱组织的信息；本发明能够针对多种脊柱组织区域进行三维图像分割，提高了分割结果的准确性和可靠性，为医学诊断辅助治疗提供关键信息。 |
