[发明专利]一种基于多尺度深度监督的残差3D U-Net医学图像分割方法在审
| 申请号： | 202111541539.4 | 申请日： | 2021-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN115249250A | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 李林静 | 申请（专利权）人： | 衢州学院 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T3/40;G06T3/00;G06T5/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江永航联科专利代理有限公司 33304 | 代理人： | 江程鹏 |
| 地址： | 324000 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于多尺度深度监督的残差3D U‑Net医学图像分割方法，属于图像分割技术领域。本发明包括以下步骤：步骤1：去除CT影像中的噪声，将图像归一化为(0，1)；步骤2：肺结节Mask图像生成；步骤3：构造Patch区域(96，96，16)的肺实质CT图像和Mask图像3D训练集；步骤4：建立基于多尺度深度监督的残差3D U‑Net网络模型，用3D训练样本训练该网络，用训练的模型对测试3D样本进行预测，从而对目标病灶区域实现自动分割。本发明不仅在实心，亮度高，直径大的结节分割上表现优异，还改善了网络对直径小、亮度暗、与其他组织粘粘毛玻璃结节的分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 深度 监督 net 医学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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