[发明专利]基于U-net网络模型的肿瘤微球轮廓检测方法及装置有效
| 申请号： | 201910582753.0 | 申请日： | 2019-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN110310270B | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 顾忠泽;陈早早;马宁;陈阳;孙仕琪;徐俊;叶欢;张静;葛健军 | 申请（专利权）人： | 东南大学苏州医疗器械研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京中知法苑知识产权代理有限公司 11226 | 代理人： | 李明 |
| 地址： | 215163 江苏省苏州市高*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于U‑net网络模型的肿瘤微球轮廓检测方法及装置，该肿瘤微球轮廓检测方法包括：使用训练图像对构建好的待训练U‑net网络模型进行训练，生成训练好的U‑net网络模型；待训练U‑net网络模型中，除最后一个卷积块之外，其余每一个卷积块后均连接一个残差结构，以使该卷积块的输入图像与该卷积块的输出图像进行相加后作为该卷积块的下一层卷积块的输入图像；使用训练好的U‑net网络模型生成待检测肿瘤微球图像的边缘轮廓曲线。该方法中获得的待检测肿瘤微球图像的边缘轮廓曲线，是使用训练好的U‑net网络模型获得，准确度更高，后续使用该边缘轮廓曲线计算肿瘤微球的大小，可以得到准确度更高的计算结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 net 网络 模型 肿瘤 轮廓 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于U‑net网络模型的肿瘤微球轮廓检测方法，其特征在于，包括：使用训练图像对构建好的待训练U‑net网络模型进行训练，生成训练好的U‑net网络模型；其中，所述待训练U‑net网络模型中，除最后一个卷积块之外，其余每一个卷积块后均连接一个残差结构，以使该卷积块的输入图像与该卷积块的输出图像进行相加后作为该卷积块的下一层卷积块的输入图像；使用所述训练好的U‑net网络模型生成待检测肿瘤微球图像的边缘轮廓曲线。
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