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申请/专利权人：上海应用技术大学
申请日：2024-09-12
公开（公告）日：2025-01-24
公开（公告）号：CN119359622A
专利技术分类：
专利摘要：本发明公开了一种医学图像多目标三维分割方法及系统，涉及计算机平台负载平衡技术领域，包括采集医学三维图像数据，对医学三维图像数据进行预处理并划分为训练集、验证集和测试集；通过训练集，构建深度神经网络模型，优化模型参数；基于优化深度神经网络模型，通过验证集输出最优分割模型和最优权重，并通过测试集进行性能评估。本发明所述方法通过构建深度神经网络模型，优化模型参数，加快模型训练和推理速度，提升模型鲁棒性，能有效应对不同复杂度的医学图像；通过持续的验证评估与模型权重保存机制，确保最终输出模型在实际应用中的稳健性；通过测试集严格评估，最终输出的最优模型和权重能够在临床应用中提供更精确的多目标三维分割结果。
专利权项：1.一种医学图像多目标三维分割方法，其特征在于，包括：采集医学三维图像数据，对医学三维图像数据进行预处理并划分为训练集、验证集和测试集；通过训练集，构建深度神经网络模型，优化模型参数；基于优化深度神经网络模型，通过验证集输出最优分割模型和最优权重，并通过测试集进行性能评估。
百度查询： 上海应用技术大学 一种医学图像多目标三维分割方法及系统
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