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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本发明适用图像处理技术领域，提供了一种脑血管分割模型的训练方法，该方法包括：基于第一深度学习网络和第二深度学习网络构建脑血管分割模型，采用多光子脑血管荧光成像，得到用于训练脑血管分割模型的训练数据集，提取训练数据集中每张3D训练图像对应的沿Z轴方向每层的2D训练原图，并对每张2D训练原图进行血管位置标注，得到训练标签集，对提取出的所有2D训练原图和训练标签集中每张2D训练掩膜图像分别进行数据增强，基于预设的损失函数，根据数据增强后的所有2D训练原图和训练标签集对脑血管分割模型进行训练，从而提高脑血管分割模型的分割性能。
主权项：1.一种脑血管分割模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：基于第一深度学习网络和第二深度学习网络构建脑血管分割模型，其中，所述脑血管分割模型用于对通过多光子脑血管荧光成像得到的3D脑血管图像进行脑血管分割，所述第一深度学习网络为NestedU_net，所述第二深度学习网络为LSTM，且所述第一深度学习网络的下采样和上采样皆被设置为5层，同时，在所述第一深度学习网络中下采样的第4层，按批次序列方向嵌套所述第二深度学习网络，以用于捕捉所述第一深度学习网络提取出的、相邻的深度图像之间的长期依赖关系；采用多光子脑血管荧光成像，得到用于训练所述脑血管分割模型的训练数据集；提取所述训练数据集中每张3D训练图像对应的沿Z轴方向每层的2D训练原图，并对每张所述2D训练原图进行血管位置标注，得到训练标签集；对提取出的所有所述2D训练原图和所述训练标签集中每张2D训练掩膜图像分别进行数据增强；基于预设的损失函数，根据数据增强后的所有所述2D训练原图和所述训练标签集对所述脑血管分割模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 一种脑血管分割模型的训练方法、脑血管提取方法及装置
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