[发明专利]一种基于双分支网络小样本学习的脑肿瘤MRI图像分割方法在审
| 申请号： | 202310571976.3 | 申请日： | 2023-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN116664595A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 赵昊宸;胡晓飞;朱恩嵘;吴佳芸 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0895;G06N3/048 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于双分支网络小样本学习的脑肿瘤MRI图像分割方法，针对脑肿瘤图像中的特定的三部分肿瘤区域进行分割，包括以下步骤，步骤1：确定脑肿瘤小样本数据集，输入脑肿瘤MRI图像数据，对医学图像进行预处理，将数据集分为训练集，验证集与测试集，这三种数据集又分为支持集与查询集；步骤2：构建双分支网络小样本学习分割模型，加入双分支并发空间和通道挤压与激励交互模块(DSCSE)；步骤3：构建脑肿瘤难样本优化模块加入所述双分支网络小样本学习分割模型中优化网络性能；步骤4：将所获得的双分支网络小样本学习分割模型对测试集数据进行预测得到分割图像。本发明解决了因数据集稀缺造成的分割区域效果差的问题，提高了分割准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分支 网络 样本 学习 肿瘤 mri 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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