[发明专利]基于深度卷积神经网络的前列腺经直肠超声图像分割方法在审
| 申请号： | 201811170359.8 | 申请日： | 2018-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN111091524A | 公开（公告）日： | 2020-05-01 |
| 发明（设计）人： | 耿磊;汪兆明;肖志涛;张芳;吴骏;刘彦北;王雯 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的前列腺经直肠超声(TRUS)图像分割方法，包括：1)利用具有全局特征编码语义信息的扩张空间金字塔池化(DSPP)模块来提取前列腺TRUS图像中多尺度的卷积特征；2)为了处理分割前列腺阴影区域中的缺失边界，提出了可混合低级特征和高级特征的超级混合特征(SHF)；3)提出了编码器‑解码器组成的新型网络。结果表明，该方法可以实现精确的前列腺TRUS图像分割，相比于目前的技术，本发明提高了分割的准确性和速度，成功解决了前列腺TRUS图像人工分割效率低、准确率低、消耗过多的人力资源等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 前列腺 直肠 超声 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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