龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：海南大学
摘要：本发明属于医学图像分割领域，具体涉及一种脑肿瘤MRI图像分割方法、系统、电子设备及存储介质。所述方法包括以下步骤：S1获取原始数据集，并对原始数据集进行预处理；S2将与处理后的数据输入到混合U‑Net模型中进行处理，得到分类结果；所述混合U‑Net模型是基于U‑Net模型和CNN模型构建的。本发明实现在MRI图像中的脑肿瘤分割，解决U‑Net网络结构存在的细粒度特征提取能力不足、模型参数量较大，以及原始数据集预处理效果不佳的问题。
主权项：1.一种脑肿瘤MRI图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1获取原始数据集，并对原始数据集进行预处理；S2将预处理后的数据输入到混合U-Net模型中进行处理，得到分类结果；所述混合U-Net模型是基于U-Net模型和CNN模型构建的；所述预处理包括：图像尺寸归一化和灰度归一化；所述S2具体为：使用U-Net模型对预处理后的数据进行分割；使用CNN模型对分割后的数据进行分类，得到分类结果；在使用U-Net模型对预处理后的数据进行分割时，将U-Net模型中的卷积层的通道数以2次幂递增，从第1层的64开始，到顶层的1024结束；在每个最大池化层之后添加Dropout层，以防止过拟合；在U-Net模型的顶层增加一个卷积层；在上采样时将转置卷积层的核大小设置为2，2，步幅为2；在合并特征图时，采用级联的方式对上采样和下采样路径进行合并；最终输出层设置为一个1x1内核大小卷积层用于分类；所述CNN模型包括三个卷积块，每个卷积块均包括卷积层和最大池化层，并且采用标准步幅，具体的；第一个卷积块由一个卷积层和一个最大池化层组成，第一卷积层有32个3*3滤波器，最大池化层是2*2；第二个卷积块由两个卷积层和一个最大池化层组成，两个卷积层有16个3*3滤波器，最大池化层是2*2；两个卷积层和一个最大池化层构成第三个卷积块，最大池化层是2*2，而第三个卷积块的滤波器大小为3*3，总共有16个滤波器；全连接层应用在第三个卷积块之后，通过将特征空间折叠成单个特征向量来“扁平化”特征；最后，使用三个上采样层和卷积层组合而成的混合层将特征向量分类为七个MRI疾病分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 一种脑肿瘤MRI图像分割方法、系统、电子设备及存储介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号