[发明专利]一种用于新冠肺炎的全自动分割方法

权利要求书

1.一种用于新冠肺炎的全自动分割技术，其特征在于，实验平台包括CPU,GPU,编程语言。

所述的CPU内存为16G，作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。

所述的GPU为NVIDIA GeForce GTX 1080Ti，是一款NVIDIA系列的显卡,采用了16nm制程GP102核心，拥有3584个CUDA核心，224个纹理单元，88个ROP单元,搭配352-bit11GB超大容量显存，等效频率提高到11GHz。

所述的编程语言为Python，该语言提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于要对新冠肺炎进行全自动且快速准确的分割。为此所选用的算法为nnUNet算法，网络中的算法模型使用全卷积神经网络，并在CSSECOVID-19数据集上进行训练和评估。整个系统的运行流程为：安装Linux操作系统，配置Anaconda版本为Ananconda3、python版本为3.6、CUDA版本为10.0、pytorch版本为1.6，对数据集进行预处理操作，对处理过后的数据集使用nnUNet进行分割，对经过训练后输出的图片进行后处理，评估结果。该过程中使用五折交叉验证，激活函数使用RELU函数，如公式1所示；损失函数采用dice loss和交叉熵loss相结合的方式，各权重均为0.5，如公式2所示。优化器选择Adam算法优化器进行优化。