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申请/专利权人：成都成电金盘健康数据技术有限公司;深圳成电金盘健康数据技术有限公司;深圳市妇幼保健院

摘要：本发明属于CT影像处理装置技术领域，具体涉及一种基于肝部CT影像的病灶分割装置，预处理模块对肝部CT影像进行预处理；分割模型建立模块建立CT影像病灶区域分割模型，再通过训练模块对CT影像病灶区域分割模型进行训练；最后通过分割模块利用训练后的CT影像病灶区域分割模型对预处理后的肝部CT影像进行肝部和病灶区域的分割。通过对肝部CT影像进行预处理以将CT影像调整至合适的尺寸和对比度，CT影像病灶区域分割模型训练的过程中使用3D卷积代替2D卷积以保留切片间的联系，使用[3*3]的深度可分离卷积进行特征的提取，并使用[1*1]卷积进行特征的融合及通道数的调整，有效提升了对CT影像中病灶区域分割的准确性，并提高了医生的工作效率。

主权项：1.一种基于肝部CT影像的病灶分割装置，其特征在于，包括预处理模块、分割模型建立模块、训练模块和分割模块；所述预处理模块与所述分割模块连接，所述分割模型建立模块与所述训练模块连接，所述训练模块与分割模块连接；所述预处理模块用于对待分割CT影像进行预处理；所述分割模型建立模块用于建立CT影像病灶区域分割模型；所述训练模块用于利用大量的已经标注肝部病灶的CT影像对所述CT影像病灶区域分割模型进行训练；所述分割模块用于利用训练后的CT影像病灶区域分割模型对预处理后的待分割CT影像进行肝部和病灶区域分割；所述分割模块基于DeeplabV3+语义分割模型结构，并选用Xception神经网络作为主干网络；所述Xception神经网络设置三个部分，包括Entryflow、Middleflow和Exitflow；其中，在Entryflow中使用深度可分离卷积获取图像的浅层信息，并使用步长为2的深度可分离卷积代替传统网络中的池化层；在Middleflow中使用更多的卷积以获取图像特征；在Exitflow中最终输出通道数为2048，步幅为16的特征图；所述分割模块设置为Encoder-Decoder结构，在Decoder中对特征图使用三线性插值并与Encoder中具有相同分辨率的特征图通过[1*1]卷积调整通道后进行特征拼接，最后经过一层[3*3]的卷积后进行上采样得到最终的分割结果。

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