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申请/专利权人：西南科技大学
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的胸部X线气胸分割方法，获取胸部X线的图像信息，对所述胸部X线的图像信息进行预处理；将预处理后的图像信息输入至深度神经网络模型，并利用空间加权的交叉熵损失函数优化深度神经网络模型；利用所述优化后的深度神经网络模型输出胸部X线气胸图像的分割结果。本发明训练一个端到端的深度神经网络模型，所述深度神经网络模型通过不断地自主学习，从而找到刻画气胸的影像学特征，将疑似气胸的区域分割出来。本发明实现了对胸部X线气胸的准确分割，以及准确的气胸分割可以为患者的后续治疗提供重要参考。
主权项：1.一种基于深度学习的胸部X线气胸分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取胸部X线的图像信息，对所述胸部X线的图像信息进行预处理；S2、将预处理后的图像信息输入至深度神经网络模型，并利用空间加权的交叉熵损失函数优化深度神经网络模型；S3、利用所述优化后的深度神经网络模型输出胸部X线气胸图像的分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南科技大学 一种基于深度学习的胸部X线气胸分割方法
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