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申请/专利权人:南通大学
摘要:本发明提供一种基于多模态特征融合Vnet的乳腺肿块分割方法,包括以下步骤:S1:获取乳腺磁共振图像及医生手工标记的乳腺肿块分割结果的数据集;S2:数据预处理,对数据集中的数据进行划分;S3:构建基于多模态特征融合Vnet的网络模型;S4:训练步骤S3的网络模型,进行参数调整,得到预测的乳腺肿块分割结果;S5:利用设定的评价指标和损失函数对步骤S4所得的预测的乳腺肿块分割结果与S1中医生手工标记的乳腺肿块分割结果进行比较,验证分割方法的有效性。本发明能有效提高乳腺肿块分割准确率,辅助医生进行诊断和决策,减轻医生的负担,在乳腺肿块辅助诊断、手术模拟和医疗教学具有较强的应用价值。
主权项:1.一种基于多模态特征融合Vnet的乳腺肿块分割方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:获取乳腺磁共振图像及医生手工标记的乳腺肿块分割结果的数据集;S2:数据预处理,对数据集中的数据进行划分;S3:构建基于多模态特征融合Vnet的网络模型;S4:训练步骤S3的网络模型,进行参数调整,得到预测的乳腺肿块分割结果;S5:利用设定的评价指标和损失函数对步骤S4所得的预测的乳腺肿块分割结果与步骤S1中医生手工标记的乳腺肿块分割结果进行比较,验证分割方法的有效性。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 南通大学 一种基于多模态特征融合Vnet的乳腺肿块分割方法
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