[发明专利]一种基于深度学习的冠状动脉分割方法在审
| 申请号： | 202011611306.2 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112785551A | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 祝磊;朱洁萍;徐平;刘亦安;严明;薛凌云;马骏 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 尉伟敏 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的冠状动脉分割方法,括如下步骤B1.获取原始CTA心脏图像；B2.对B1.原始CTA心脏图像归一化预处理，选取最佳的CT值观测窗口，截取CTA图像中冠状动脉区域，抑制肺部静脉血管等非心脏组织，提升目标和背景的对比度；B3.图像数据增广；B4.构建深度学习网络，采用两个基于三层中继监督机制但训练标签不同的深度神经网络Net A和Net B对冠状动脉CTA数据进行训练，得到冠状动脉识别模型A以及B；B5.利用B4.得到的冠状动脉识别模型进行冠状动脉分割。解决了现有冠状动脉分割方法存在极容易出现过分割现象的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 冠状动脉 分割 方法 | ||
【主权项】：
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