[发明专利]一种肺结节图像分割方法在审
| 申请号： | 201811347355.2 | 申请日： | 2018-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN109087317A | 公开（公告）日： | 2018-12-25 |
| 发明（设计）人： | 薛健;檀彦豪;吕科;董继阳 | 申请（专利权）人： | 中国科学院大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 冯建基;孙进华 |
| 地址： | 100049 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种肺结节图像分割方法，涉及计算机技术和医学图像分析领域，所述肺结节图像分割方法包括：对所有胸部CT图像进行标注，获取标注后的CT图像数据集；构建肺结节检测卷积神经网络模型，将CT图像数据集输入肺结节检测卷积神经网络模型中；设置卷积神经网络模型的超参数，通过Caffe训练所述肺结节检测卷积神经网络模型，并生成训练模型；将CT图像数据集输入至所述训练模型中，完成训练后输出检测到的肺结节位置信息；使用阈值方法对所检测到的肺结节区域二值化，得到肺结节主要区域；在肺结节主要区域内随机选取种子点，使用区域生长法对肺结节进行分割。本发明能够解决现有医学诊断技术中不能准确自动地分割肺结节，给治疗带来困难的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 肺结节 卷积神经网络 肺结节检测 图像分割 训练模型 标注 医学图像分析 医学诊断技术 计算机技术 胸部CT图像 使用区域 输出检测 随机选取 二值化 种子点 自动地 分割 构建 生长 检测 治疗 | ||
【主权项】：
1.一种肺结节图像分割方法，其特征在于，所述肺结节图像分割方法包括：对所有胸部CT图像进行标注，获取标注后的CT图像数据集；构建肺结节检测卷积神经网络模型，将所述CT图像数据集输入肺结节检测卷积神经网络模型中；设置卷积神经网络模型的超参数，通过Caffe训练所述肺结节检测卷积神经网络模型，并生成训练模型；将CT图像数据集输入至所述训练模型中，完成训练后输出检测到的肺结节位置信息；使用阈值方法对所检测到的肺结节区域二值化，得到肺结节主要区域；在肺结节主要区域内随机选取种子点，使用区域生长法对肺结节进行分割。
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