[发明专利]一种基于神经网络与超像素算法的CT图像肝脏自动分割方法在审
| 申请号： | 202111054173.8 | 申请日： | 2021-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN115797245A | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 仓锡惠;陈颖;白司悦;葛云 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210046 江苏省南京市栖霞*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于Unet网络与SLIC超像素算法相结合的新型CT图像肝脏自动分割方法。该方法一方面通过Unet网络对CT图像进行初步预测，又通过超像素算法对结果进行后处理，提高了肝分割结果的轮廓完整度，强化了预测结果的边缘与CT图像中肝脏真实轮廓的匹配性。本发明旨在解决当分类特征存在于边缘部分时，肝自动分割后的破碎边缘会严重影响网络分类准确性这一问题。经过验证，相比于其他相关分割算法，该算法明显提高了分割精度，也提高了边缘敏感型分类情况的正确率。在实践方面，该方法既可以减少人工分割的工作量，又提高了分割边缘的真实性，在医学图像处理方面有很强的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 像素 算法 ct 图像 肝脏 自动 分割 方法 | ||
【主权项】：
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