[发明专利]一种基于超像素和全卷积神经网络的脑部MR图像分割方法在审
| 申请号： | 202111427359.3 | 申请日： | 2021-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN114092494A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 冯云丛;刘志成;王海瑞 | 申请（专利权）人： | 长春工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/90;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/26;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 130000 吉林省长*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于超像素和全卷积神经网络的脑部MR图像分割方法，该方法包括：第一，采用简单线性迭代聚类算法(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)对源图像进行预处理，获得超像素分割结果；第二，构建基于加权融合的全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network Based on Weighted Fusion,FCN‑WF)，在不同路径的上采样过程中，对不同图像层进行加权融合，从而获得不同的分割结果；第三，设计基于多数投票规则的像素分类方法，通过比较不同分割结果中像素的分类标签，对歧义像素进行重新划分，获得最终的细化分割结果。本发明所述方法通过超像素分割提高后续处理的运行效率，并采用加权融合方式，保留更多的边缘细节信息，实现脑部MR图像的细化分割。通过像素重新划分规则，提高图像分割的准确度。实验结果表明，所述基于超像素和全卷积神经网络的脑部MR图像分割方法能够实现准确的分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 像素 卷积 神经网络 脑部 mr 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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