[发明专利]一种基于深度学习的动脉瘤分割方法和装置在审
| 申请号： | 202210080197.9 | 申请日： | 2022-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN114511526A | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 徐枫;薄子豪;王荣品;乔晖;戴琼海;李武超;田冲 | 申请（专利权）人： | 清华大学;贵州省人民医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 杜月 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的动脉瘤分割方法和装置，其中，该方法包括：获取头部扫描CT血管造影CTA图像；将CTA图像输入到预训练的深度学习模型，基于预训练的深度学习模型对CTA图像进行图像分析处理；其中，预训练的深度学习模型是基于全局定位损失和局部分割损失两个损失函数训练得到，基于图像分析处理，使用动脉瘤分割网络输出相应的脑动脉瘤区域识别分割标签图像。本发明使用CTA图像作为输入，利用三维卷积分割网络和全局定位描述子，能够快速精确检测和分割动脉瘤。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 动脉瘤 分割 方法 装置 | ||
【主权项】：
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