[发明专利]一种基于深度学习的3D肺部病灶分割方法、装置在审
| 申请号： | 202110223645.1 | 申请日： | 2021-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN112950582A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 杜强;陈相儒;郭雨晨;聂方兴;唐超 | 申请（专利权）人： | 北京小白世纪网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 100089 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的3D肺部病灶分割方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法通过获取肺结节dicom图像，对所述dicom图像进行预处理；将预处理过的dicom图像进行三维堆叠得到3D图像块，并对3D图像块进行裁剪；将裁剪后的3D图像通过预先训练的球面分割模型进行特征提取得到回归子图；对所述回归子图进行中心度和概率的乘积计算得到多个中心点坐标，通过中心点坐标得到回归的点的坐标，得到分割结果，本发明提出的球面分割和主流的分割技术相比，无需先检测再分割，直接通过3D图像进行分割得到相应的结果，对比目前的主流3D分割方法，这种方式更加简便快捷，且符合结节类球形的形状特点，达到与主流分割方式接近的精度，提供了一种新思路。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 肺部 病灶 分割 方法 装置 | ||
【主权项】：
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