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申请/专利权人：浙江大学嘉兴研究院
摘要：本发明公开了一种基于UNet网络与Sobel算子的医学影像分割方法，包括获得UNet网络模型与两个Sobel算子，获得至少三百名患者的CT扫描数据，根据CT扫描数据等步骤，通过对三维医学影像数据从不同角度进行投影获取二维图像组成数据集，再通过深度神经网络UNet与图像边缘检测算子Sobel算子组成的二阶段方法，利用深度神经网络UNet可以将分割目标整体提取出来，排除周围扫描床等干扰；利用Sobel算子在UNet提取的粗分割图像上做进一步边缘检测，获取精确的边缘信息。这一结合深度神经网络UNet与图像边缘检测算子Sobel算子的方法可以同时在局部与全局角度上实现精确的图像分割效果。
主权项：1.一种基于UNet网络与Sobel算子的医学影像分割方法，其特征在于，包括：获得UNet网络模型与两个Sobel算子；获得至少三百名患者的CT扫描数据；根据CT扫描数据，通过不同角度投影获得至少上千条二维图像数据；根据投影生成的二维图像数据作为模型的训练集和测试集；根据训练集训练UNet网络模型，并对查询数据预测结果，得到初步分割图像；根据UNet获得的初步分割图像，使用背景阈值化方法来增强图像的边缘信息；根据增强过边缘信息的初步分割图像，利用Sobel算子计算初步分割图像中每个像素的横向与纵向梯度获得每个像素的梯度信息；根据图像的梯度信息，通过双阈值方法筛选二值化图像，经过平滑处理边缘后，获取精确边缘轮廓。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学嘉兴研究院 一种基于UNet网络与Sobel算子的医学影像分割方法
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