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申请/专利权人：澳门大学
摘要：本申请公开了一种基于3D深度学习的肿瘤自动分割方法及系统，方法包括：获取待分割多类型CT图像，待分割多类型CT图像包括增强CT动脉性门静脉造影图像、增强CT肝动脉造影图像和低剂量计算机断层扫描图像；引入双U‑Net架构，构建三维卷积图像分割网络；基于三维卷积图像分割网络对待分割多类型CT图像进行分割处理，得到网络图像分割结果。本申请实施例能够提高对肝脏、肺和肿瘤的分割精度，并降低剂量学的误差指标。本申请可以广泛应用于医学图像分割技术领域。
主权项：1.一种基于3D深度学习的肿瘤自动分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取待分割多类型CT图像，所述待分割多类型CT图像包括增强CT动脉性门静脉造影图像、增强CT肝动脉造影图像和低剂量计算机断层扫描图像；引入双U-Net架构，构建三维卷积图像分割网络；基于所述三维卷积图像分割网络对所述待分割多类型CT图像进行分割处理，得到网络图像分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 澳门大学 一种基于3D深度学习的肿瘤自动分割方法及系统
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