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申请/专利权人：山东大学;山东新华医疗器械股份有限公司;山东亚历山大智能科技有限公司
摘要：本发明提供了一种放射靶区及危及器官自动勾画方法及系统，属于图像处理技术领域。本发明构建了放射靶区和器官分割算法LovElanU‑Net，该算法使用多个多分支网络模块充分提取CT图像信息并使用跳跃连接融合多个不同尺度特征，应对各种复杂的病变情况，解决了现有算法对复杂的腹腔CT图像分割精确率不足的问题，使用多个多分支网络模块充分提取CT扫描图像的信息，使用跳跃连接融合多个不同尺度特征，能够应对各种复杂的病变情况，提高了对复杂的腹腔CT扫描图像的分割精确率。
主权项：1.一种放射靶区及危及器官自动勾画方法，其特征在于，包括以下过程：根据待处理的CT扫描图像，采用勾画模型的第一Conv模块将CT扫描图像的高度和宽度减半，并将CT扫描图像的维度映射到设定通道数C，经过第二Conv模块将通道维度映射为2C；第二Conv模块处理后的图像依次经过编码器和解码器处理，编码器包括依次连接的四个阶段，每个阶段都包括依次连接的第一Rnceblock模块和第二Rnceblock模块，编码器前三个阶段的末尾连接有Down模块，每个阶段的通道数依次为2C、4C、8C和16C；解码器包括依次连接的四个阶段，每个阶段包括依次连接的第一Rnceblock模块和第二Rnceblock模块，解码器最后三个阶段的初始位置连接有up-conv模块，每个阶段的通道数依次为16C、8C、4C和2C；解码器的输出依次经过up-conv模块和第三Conv模块，得到最终的放射靶区和危及器官的勾画结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 山东新华医疗器械股份有限公司 山东亚历山大智能科技有限公司 放射靶区及危及器官自动勾画方法及系统
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