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申请/专利权人：中国人民解放军总医院
摘要：本发明提供一种基于深度学习的增强CT图像解剖图谱分割方法及系统，包括如下步骤：基于神经网络构建肝脏病灶分割模型；获取待分割CT图像以及多例腹部增强CT图像；为所有腹部增强CT图像标注多类别的肝脏解剖掩膜，并划分出训练集图像和测试集图像；预处理所有训练集图像和测试集图像；结合预处理后的训练集图像和测试集图像分别完成目标定位模块、精准分割网络模块和肝脏图谱预测网络模块的模型训练；将图像三维数据输入至肝脏病灶分割模型中生成定位二值掩码；进行裁剪处理得到裁剪三维数据；通过精准分割网络模块得到分割二值掩码；利用肝脏图谱预测网络模块得到肝脏解剖图谱预测掩码。本发明具有高效自动预测生成解剖结构图谱的效果。
主权项：1.一种基于深度学习的增强CT图像解剖图谱分割方法，其特征在于，包括如下步骤：基于神经网络构建肝脏病灶分割模型，所述肝脏病灶分割模型包括感兴趣区域裁剪模块、目标定位模块、精准分割网络模块和肝脏图谱预测网络模块；获取待分割CT图像以及多例腹部增强CT图像；基于Couinaud肝段划分法为所有所述腹部增强CT图像标注多类别的肝脏解剖掩膜，并利用所述感兴趣区域裁剪模块将所有所述腹部增强CT图像划分为训练集图像和测试集图像；预处理所有所述训练集图像和所述测试集图像；结合预处理后的所述训练集图像和所述测试集图像分别完成所述目标定位模块、所述精准分割网络模块和所述肝脏图谱预测网络模块的模型训练；将所述待分割CT图像预处理为图像三维数据；将所述图像三维数据输入至所述肝脏病灶分割模型中，通过所述目标定位模块生成定位二值掩码；基于所述定位二值掩码并通过所述感兴趣区域裁剪模块进行裁剪处理，得到裁剪三维数据；通过所述精准分割网络模块对所述裁剪三维数据进行预测处理，得到分割二值掩码；利用所述肝脏图谱预测网络模块对所述分割二值掩码进行处理，得到肝脏解剖图谱预测掩码，并根据所述肝脏解剖图谱预测掩码完成所述待分割CT图像的解剖图谱分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军总医院 基于深度学习的增强CT图像解剖图谱分割方法及系统
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