[发明专利]一种基于深度学习的支气管肺段图像分割方法及系统在审
| 申请号： | 202110769339.8 | 申请日： | 2021-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN113793357A | 公开（公告）日： | 2021-12-14 |
| 发明（设计）人： | 袁康;何毅;杨健程 | 申请（专利权）人： | 点内（上海）生物科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/187 | 分类号： | G06T7/187;G06T7/194;G06T7/155;G06T7/143;G06T7/136;G06T7/12;G06T7/181;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海容慧专利代理事务所(普通合伙) 31287 | 代理人： | 于晓菁 |
| 地址： | 200120 上海市浦东*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的支气管肺段图像分割方法及系统，所述方法包括：S1：提取肺部图像，对所述肺部图像进行支气管分割，得到支气管分割图像；S2：对所述支气管分割图像进行关键点分类和标注，得到支气管关键点标注图像；对所述支气管关键点标注图像进行分割，得到肺段分割图像。本发明通过提取肺部图像，先对支气管图像进行分割和数据标注，然后对肺部图像进行分割，提高了支气管细分支和末端处的图像分割清晰度和准确度，同时提高了肺段图像分割的稳定性，简化了过程，降低了数据依赖性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 支气管 图像 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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