[发明专利]一种基于深度学习的乳腺钼靶胸大肌区域分割方法在审
| 申请号： | 202210449075.2 | 申请日： | 2022-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN114972192A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 陈丰农;章梦达;刘元振;张娟 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/26 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨天娇 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的乳腺钼靶胸大肌区域分割方法，包括：获取原始乳腺钼靶图像并预处理：依次进行格式转换、去除标签、Gamma校正、勾画胸大肌并转为掩膜图像；将对应的去除拍摄信息标签后的图像和掩膜图像进行扩充，获得数据集；建立DeepLabV3模型并训练；将待识别图像依次进行格式转换、去除拍摄信息标签和Gamma校正，获得第一乳腺钼靶图像；采用训练好的模型对第一乳腺钼靶图像进行预测，输出预测特征图并重构尺寸；将经过格式转换后的待识别图像和重构后的预测特征图相乘，获得目标乳腺钼靶图像。该方法可提高钼靶影像去除胸肌部分的效率及腺体含量计算精准度，为患者患乳腺癌风险的预测提供更好的依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 乳腺 钼靶胸大肌 区域 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州电子科技大学，未经杭州电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210449075.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：多媒体文件处理方法、装置、计算机设备和存储介质
- 下一篇：免下针清废刀模结构
