[发明专利]可扩张卷积神经网络训练方法及CT影像分割模型构建方法有效
| 申请号： | 202110624559.1 | 申请日： | 2021-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN113269765B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 彭开毅;房斌 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T5/00;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆双马智翔专利代理事务所(普通合伙) 50241 | 代理人： | 顾晓玲 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种可扩张卷积神经网络训练方法及CT影像分割模型构建方法。该可扩张卷积神经网络训练方法为：对原始图像进行下采样获得不同尺度的训练样本，将所述训练样本按尺寸从小到大先后于可扩张卷积神经网络中进行卷积计算并训练可扩张卷积核参数；每种尺寸的训练样本训练完成后，扩张可扩张卷积核，并继承前次训练得到的结果对可扩张卷积核进行精细训练。采用这种大尺寸数据训练过程依赖小尺寸数据训练结果的训练方式，构成多步骤训练的级联关系，能够显著的加快网络模型的训练速度，不需要额外准备预训练数据，训练过程适用于各种不同维度的网络模型，且能够在不使用预训练模型的前提下提升网络模型的分割精度。 | ||
| 搜索关键词： | 扩张 卷积 神经网络 训练 方法 ct 影像 分割 模型 构建 | ||
【主权项】：
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