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一种结合UNet和主动轮廓模型的大脑提取方法

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本发明涉及一种结合UNet和主动轮廓模型的大脑提取方法，属于医学图像分割技术领域，属于医学图像分割领域。该方法包括：获取脑部医学图像数据集，并做必要的预处理；将数据集划分为训练集和测试集；构造UNet卷积神经网络模型；使用训练集数据按照二分类交叉熵损失函数训练模型；再次使用训练集数据按照复合损失函数继续训练模型；将测试图像输入模型，依据模型输出建立分割掩码，得到分割结果。本发明能够在不改变原有训练数据的情况下，通过其特殊的损失函数设计以及模型训练策略，从脑部医学图像中剔除头皮、颅骨和脑脊液，得到更加精细的大脑分割结果。

著录项

公开/公告号CN115100123A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-23

原文格式PDF
申请/专利权人北京理工大学;
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申请/专利号CN202210656324.5
发明设计人张文耀;李雪;康子健;王成;
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申请日2022-06-10
分类号G06T7/00;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;
代理机构北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人张利萍
地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
入库时间 2023-06-19 16:56:28

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法律状态
2022-09-23

公开

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