[发明专利]一种基于深度学习的结直肠息肉图像分割方法在审
| 申请号： | 202210550464.4 | 申请日： | 2022-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN114972364A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 马立栋;颜成钢;高宇涵;孙垚棋;张继勇;李宗鹏 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T5/50;G06T7/00 |
| 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： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的结直肠息肉图像分割方法。首先获取结直肠息肉分割数据集；进行数据预处理；再构建基于深度学习的结直肠息肉图像分割模型；通过训练集对构建好的基于深度学习的结直肠息肉图像分割模型训练，对每一级预测结果使用结构损失函数进行监督学习，并且将最后一级的预测结果作为最终的预测结果；本发明基于深度学习来构建结直肠息肉图像分割模型，对结直肠息肉分割图像的特征进行精确提取并且细节保留完整，利用显著性目标检测中效果较好的结构损失函数对结果进行监督学习，使得预测结果更加准确，具有较强的鲁棒性，从而实现对结直肠息肉图像的精确分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 直肠 息肉 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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