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一种提升全脑结构分割中较小类别脑结构分割精度的方法及系统

摘要

本发明提供了一种提升全脑结构分割中较小类别脑结构分割精度的方法及系统,将获取的三维脑图像分别输入至一训练好的FCN脑分类网络和一训练好的MAD脑分类网络进行分割,再将两个网络的分割结果进行融合,提升基于FCN脑分类网络全脑结构分割中较小类别脑结构分割精度;本发明考虑在FCN网络在进行全脑分割训练时,考虑全脑数据输入分割和GPU内存占用的平衡,FCN网络通常会对输入图像进行卷积下采样,导致信息的丢失,对小类别脑区结构的识别造成影响,而提出针对小类别脑区结构的再分类的方法,最后将结果与原FCN网络的结果进行合并,实现网络对每个脑区结构的高精度分割。

著录项

  • 公开/公告号CN115330728A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-11-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202210981536.0

  • 申请日2022-08-15

  • 分类号G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11;G06V10/774;G06V10/82;

  • 代理机构杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人邱启旺

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号

  • 入库时间 2023-06-19 17:33:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-11

    公开

    发明专利申请公布

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