[发明专利]基于强化学习多尺度神经网络的MRI分割方法在审
| 申请号： | 202010591088.4 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111784652A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 缑水平;卢云飞;刘宁涛;曹思颖;路凯;童诺;刘波;毛莎莎;焦昶哲 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 程晓霞;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习多尺度神经网络的MRI分割方法，解决了现有方法对多尺度、模糊和弥散MRI炎症区域易错分割和漏分割的问题。本发明采用根据体素值修改炎症区域标签值的体素约束策略，提升分割模型对体素值差异大炎症区域的分割效果；本发明针对形状尺寸差异大的炎症区域设计多尺度卷积模块GMS，提升分割模型对多尺度炎症区域的分割效果；针对分割模型对弥散模糊炎症区域难以识别的问题，本发明利用强化学习网络进行数据增强，提升分割模型对弥散模糊炎症区域的判别性能。本发明减小对多尺度、模糊弥散的炎症区域的错分割和漏分割，提升对MRI炎症区域的分割效果。可用于MRI炎症区域分割和定量分析自动化处理。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 尺度 神经网络 mri 分割 方法 | ||
【主权项】：
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