[发明专利]基于自动上下文和数据增强的超声图像智能分割方法有效
| 申请号： | 201810277488.0 | 申请日： | 2018-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN108460764B | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 韦岗;梁舒;马碧云;李增 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明基于自动上下文和数据增强的超声图像智能分割方法。本发明首先对超声图像数据集进行一系列图像预处理，得到预处理后的数据集；接着，对预处理后的数据集进行数据增强，扩大数据集规模，得到扩增数据集；然后将扩增数据集输入到基于自动上下文的全卷积神经网络中，以端到端的方式训练模型，实现扩增数据集的初步分割；最后，对初步分割结果进行精细化后处理。本发明具有分割准确率高、鲁棒性和泛化性强、分割边缘平滑性好等优点，在有限训练数据集情况下也能获得理想的分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自动 上下文 数据 增强 超声 图像 智能 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.基于自动上下文和数据增强的超声图像智能分割方法，其特征包括如下步骤：（1）首先对超声图像数据集进行预处理，得到预处理后的数据集；（2）接着，对预处理后的超声数据集进行数据增强，扩大数据集规模，得到扩增数据集；（3）然后，将扩增数据集输入到基于自动上下文的全卷积神经网络中，以端到端的方式训练模型，实现对扩增数据集的初步分割；（4）对超声图像初步分割结果进行精细化后处理。
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