[发明专利]基于U-Net超声胎心和胎肺深度学习联合分割方法在审
| 申请号： | 202010020124.1 | 申请日： | 2020-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN111242956A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 黄庆华;王照;李学龙 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/187;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 常威威 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于U‑Net超声胎心和胎肺深度学习联合分割方法。首先，构建带有不同标注信息的胎儿心脏和肺的超声图像数据集；然后，利用数据集对Faster RCNN网络进行训练，并进行目标检测，得到包含心脏和肺的感兴趣区域(Region of interest，ROI)的小尺度胎肺胎心图像；最后，设计新的分割网络模型，并采用增强后的小尺度胎肺胎心图像和预训练模型的方式，对分割网络模型进行参数训练，得到可进行胎心胎肺超声图像像素级分割的网络，实现胎儿心脏与肺的分割。本发明通过语义分割方式对胎儿心脏与肺的边缘进行联合分割，具有较好的分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 net 超声 深度 学习 联合 分割 方法 | ||
【主权项】：
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