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一种基于深度学习的医学图像自动分割方法

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本发明公开了一种基于深度学习的医学图像自动分割方法，具体实现为：(1)获取病人原始医学图像与目标区域手动分割结果，构建与分割任务相关的训练数据集；(2)设计一种融合残差模块与注意力机制的深度U形卷积神经网络模型；(3)利用Dice与二元交叉熵构建混合损失函数；(4)利用训练数据集进行网络训练；(5)用训练好的网络分割测试图像中的目标区域。本发明是一种端到端的医学图像全自动分割方法，可有效解决目前深度学习图像分割领域中存在的分割边界模糊，小目标检出率较低，训练过程不稳定，收敛困难等问题。

著录项

公开/公告号CN114066866A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-18

原文格式PDF
申请/专利权人湖南科技大学;
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申请/专利号CN202111390961.4
发明设计人廖苗;邸拴虎;杨文瀚;赵于前;杨振;曾业战;
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申请日2021-11-23
分类号G06T7/00(20170101);G06T7/136(20170101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06V10/82(20220101);G06V10/774(20220101);
代理机构
代理人
地址 411201 湖南省湘潭市雨湖区石码头2号湖南科技大学
入库时间 2023-06-19 14:14:25

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-03-08

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 专利申请号:2021113909614 申请日:20211123

实质审查的生效

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