[发明专利]一种基于改进性3D U-Net模型的学前儿童肺部影像感兴趣区域分割方法在审
| 申请号： | 202210117033.9 | 申请日： | 2022-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN114581459A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 俞刚;李哲明;黄坚;沈忱;李竞;杨丽;柴象飞;左盼莉;钱宝鑫;余卓 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T5/20;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 彭剑 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于改进性3D U‑Net模型的学前儿童肺部影像感兴趣区域分割方法，包括：(1)收集学前儿童患者的CT影像数据进行预处理；(2)将预处理后的影像划分为训练集、验证集和测试集；(3)构建分割模型，所述分割模型采用改进的3D U‑Net网络模型，在3D U‑Net网络模型的编码器和解码器之间设计一个通道化的Transformer模块，构建UCTransNet框架，来替代U‑Net中的跳跃连接，以更好地融合编码器特性；(4)将预处理后的训练集送入到构建的分割模型中进行训练；(5)将待分割的学前儿童肺部影像输入训练好的分割模型中，得到肺部影像的感兴趣区域。本发明可以缓解学前儿童拍CT时多动导致图像质量不如成人的问题，从而从CT影像中自动并准确地分割肺部感兴趣区域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 net 模型 学前 儿童 肺部 影像 感兴趣 区域 分割 方法 | ||
【主权项】：
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