[发明专利]一种新型冠状肺炎的疾病检测分割方法

权利要求书

1.一种新型冠状肺炎的疾病检测分割方法，其特征在于，步骤如下：

S1、获取COVID-19肺CT病变的数据，进行预处理，图像的阈值范围为(-1000，500)，找到肺部开始和结束的切片，并向外扩张切片，进行切片处理，去掉没有病灶的切片；

S2、对数据进行处理，包括随机旋转图像、水平与垂直翻转图像、直方图均衡技术和图像归一化处理；

S3、构建N-Net网络结构，与U-Net采样顺序相反，采样时先上采样后下采样；

S4、对N-Net中每层的两个3x3卷积的Block进行优化，优化后得到Block1，同时，对U-Net中每一层的两个3x3卷积的Block进行同样的优化；

S5、将U-Net和N-Net网络结构合并成最终的网络结构NU-Net；

步骤S4中，N-Net中每层两个3x3卷积的Block优化的过程如下，每个Block1有三个分支，第一个分支是先上采样后经过一个3x3卷积后下采样；第二个分支是两个3x3的卷积；第三个分支是先下采样后经过一个3x3卷积后上采样；

步骤S5中，将两个网络结构合并成新的网络结构NU-Net，上面分支是N-Net，下面分支是U-Net，将原图由上到下、由左到右的顺序裁剪成若干个尺寸一致的图像，并输入到N-Net分支的末端，再按照原来的顺序将其拼接成原图，下面分支U-Net的输入和输出尺寸与原图匹配，然后将上下两个分支的结果融合，经过一个1x1的卷积，使用softmax分类器对其进行分类。

2.根据权利要求1所述的一种新型冠状肺炎的疾病检测分割方法，其特征在于：步骤S3中，构建N-Net过程如下，N-Net编码器先进行上采样，将输入转化为更高的维度，然后解码器进行下采样，其上采样是双线性插值，下采样是用最大池化。