[发明专利]一种基于深度学习通过CT检测分割分类肝脏肿瘤的方法有效
| 申请号： | 202110404710.0 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113222899B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 卜佳俊;吴磊;顾静军 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种通过CT的检测分割分类肝脏肿瘤的深度学习方法，包括：(1)对待预测的CT图像进行预处理，使其符合训练好的网络的输入要求；(2)使用训练好的模型对(1)中的待预测CT进行分割，得到最终的分割结果,包括：(21)将CT图像送入特征提取器提取特征；(22)将经特征提取器提取到的特征送入背景注意力模块，融合上下文信息与位置信息；(23)将融合了上下文信息与位置信息的特征图送入head模块，进一步整合多尺度的信息；(24)融合了多尺度信息的特征与特征提取器提取到的low‑level features结合，通过解码器模块还原为原图大小(C，512，512)，这即为最后的肿瘤分割结果。本发明利用肝脏CT图像的连续上下多层信息以及像素点的位置信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 通过 ct 检测 分割 分类 肝脏 肿瘤 方法 | ||
【主权项】：
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