[发明专利]一种基于Unet模型的肺实质图像分割方法在审
| 申请号： | 202210957913.7 | 申请日： | 2022-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN115115661A | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 朱素霞;张天龙;孙广路 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于Unet模型的肺实质图像分割方法，解决了基于深度学习的肺实质分割模型复杂度高、运算量大和参数多的问题，属于医学图像处理领域。本发明包括：获取待分割的肺实质CT图像；图像预处理；建立LUnet网络结构：以原始Unet模型为基础，使用预激活的残差模块替代编码路径中原有的卷积模块，并在编码路径和解码路径中间引入多尺度上下文模块，同时减少网络层数和调整每层的通道数；利用预处理好的肺实质CT图像对LUnet网络进行训练；将待分割的肺实质CT图像测试集输入训练好的LUnet网络获取分割结果。实验结果表明本发明相较于其它经典语义分割模型，具有参数少、运算量小和精确度高等优点，实现了肺实质图像的快速分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 unet 模型 实质 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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