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申请/专利权人：沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
摘要：本申请提供了一种肺气管分割模型训练、肺气管分割方法及装置。考虑到肺血管与肺气管在解剖学上的相互伴行特性，以及肺血管与肺气管相似的分布、走形和形态学特征，因此模型在训练过程中学习到的这些特征在两种结构中可以共享，而由于识别肺血管比肺气管更容易，因此将训练肺血管分割模型时学习到的特征有效地迁移到肺气管分割任务中。通过使用肺血管分割模型的参数来初始化肺气管分割模型，可以加速肺气管分割模型的训练过程，同时可以提高肺气管分割模型在识别与肺血管伴行的肺气管结构时的性能。如此，可以提高了肺气管分割模型对肺气管尤其是段支气管到小支气管的分割精度。
主权项：1.一种肺气管分割模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取用于肺血管分割的训练集；所述用于肺血管分割的训练集包括第一CT影像和所述第一CT影像对应的肺血管标注数据；所述第一CT影像为包括肺血管结构的CT影像；利用所述用于肺血管分割的训练集训练第一神经网络得到肺血管分割模型；基于所述肺血管分割模型的模型参数初始化第二神经网络；获取用于肺气管分割的训练集；所述用于肺气管分割的训练集包括第二CT影像和所述第二CT影像对应的肺气管标注数据；所述第二CT影像为包括肺气管结构的CT影像；利用所述用于肺气管分割的训练集训练所述经过初始化后的第二神经网络得到肺气管分割模型。
全文数据：
权利要求：
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