[发明专利]一种基于深度学习的医学图像自动分割方法在审
| 申请号： | 202111390961.4 | 申请日： | 2021-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN114066866A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 廖苗;邸拴虎;杨文瀚;赵于前;杨振;曾业战 | 申请（专利权）人： | 湖南科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/136;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/82;G06V10/774 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 411201 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的医学图像自动分割方法，具体实现为：(1)获取病人原始医学图像与目标区域手动分割结果，构建与分割任务相关的训练数据集；(2)设计一种融合残差模块与注意力机制的深度U形卷积神经网络模型；(3)利用Dice与二元交叉熵构建混合损失函数；(4)利用训练数据集进行网络训练；(5)用训练好的网络分割测试图像中的目标区域。本发明是一种端到端的医学图像全自动分割方法，可有效解决目前深度学习图像分割领域中存在的分割边界模糊，小目标检出率较低，训练过程不稳定，收敛困难等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 医学 图像 自动 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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