[发明专利]一种基于神经网络与超像素算法的CT图像肝脏自动分割方法在审
| 申请号： | 202111054173.8 | 申请日： | 2021-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN115797245A | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 仓锡惠;陈颖;白司悦;葛云 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210046 江苏省南京市栖霞*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 像素 算法 ct 图像 肝脏 自动 分割 方法 | ||
【权利要求书】：
1.本发明公开了一种基于Unet网络和SLIC超像素算法相结合的CT图像肝脏自动分割算法，其特征在于先用Unet网络对CT图像进行初步预测，再用SLIC超像素算法对预测结果进行后处理。基于这个方法分割后的肝脏部分具有更高的完整度，有效降低了边缘轮廓的破碎情况。
2.根据权利要求1所述的一种基于Unet网络和SLIC超像素算法相结合的CT图像肝脏自动分割算法，其特征在于已有的CT图像数据库对Unet网络进行训练，利用这个预训练好的模型对需要进行肝脏分割的CT图像进行初步预测，通过Unet的初步预测保证分割部分主体的完整性。
3.根据权利要求1所述的一种基于Unet网络和SLIC超像素算法相结合的CT图像肝脏自动分割算法，其特征在于提取Unet网络预测结果的轮廓坐标结合其其边缘的超像素区域，对分割结果添加细节特征，在主体部分完整的情况下增强其轮廓特征的真实性，使分割在边缘部分也有更高的完整度。
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