[发明专利]一种基于无监督学习的脑磁共振图像分割方法及装置在审
| 申请号： | 202011158373.3 | 申请日： | 2020-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN112233132A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 李艺飞;王同乐 | 申请（专利权）人： | 上海明略人工智能（集团）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京超成律师事务所 11646 | 代理人： | 裴素英 |
| 地址： | 200030 上海市徐汇区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于无监督学习的脑磁共振图像分割方法及装置，其中，该方法包括：对原始脑磁共振三维图像进行初始分割处理，生成多个超体素；获取每个所述超体素的基础特征，并基于所述多个超体素分别对应的基础特征构建超体素特征矩阵；将所述超体素特征矩阵输入深度子空间聚类网络中进行训练，得到脑脊液、灰质和白质的聚类结果；将所述聚类结果映射到所述原始脑磁共振三维图像中，从而将所述原始脑磁共振三维图像中的脑脊液、灰质和白质进行图像分割。本申请实施例可以在不需要标签的情况下，利用深度子空间聚类网络对脑磁共振中的三种组织脑脊液、灰质和白质进行准确有效的分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 磁共振 图像 分割 方法 装置 | ||
【主权项】：
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