[发明专利]一种基于深度学习的MRI图像分割方法在审
| 申请号： | 202011118130.7 | 申请日： | 2020-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN112508973A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 魏展;张桦;周文晖;黄鸿飞;施江玮;杨思学 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06T7/155;G06T5/30;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的MRI图像分割方法。本发明先利用图像数据增强、提取技术，对数据进行扩容，利用形态学的方法，得到前列腺边缘的标签。然后在U‑Net网络基础上加入IBN模块，把maxpool层改成stride conv层，采用2D和3D卷积结合的方法，作为编码部分；在解码部分中，采用两个解码器，其中一个解码器进行前列腺整体的分割预测，另一个解码器进行单独的前列腺边缘的预测。本发明采用了IN和BN相结合的策略，使得模型泛化能力得到加强。同时，把原本下采样的maxpool层改成stride conv层，使得模型保留图像细节信息的能力得到加强，使得分割的结果更加精细。采用2D和3D卷积相结合的做法进一步提高模型的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 mri 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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