基于深度学习的肝细胞癌磁共振图像分割系统和方法

授权

摘要

本发明公开了基于深度学习的肝细胞癌磁共振图像分割系统和方法，该方法包括：获取肝细胞癌肿瘤患者的多序列磁共振成像图像；将获取的多序列磁共振成像图像输入至深度融合网络模型中，从而获得病灶分割结果图；所述深度融合网络模型包括深度卷积网络模块和多序列融合模块，所述深度卷积网络模块划分为多个序列通道，所述多序列融合模块用于融合所有序列通道处理多序列磁共振成像图像的处理结果。本发明通过深度融合网络模型来对多序列磁共振成像图像进行病灶分割，能够获得较好的分割效果，并且分割更加准确。本发明作为基于深度学习的肝细胞癌磁共振图像分割系统和方法可广泛应用于医学图像处理领域。

基本信息

专利标题：

基于深度学习的肝细胞癌磁共振图像分割系统和方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110619635A

申请号：

CN201910676893.4

公开（公告）日：

2019-12-27

申请日：

2019-07-25

授权号：

CN110619635B

授权日：

2022-05-31

发明人：

黄炳升蔡洵曾英候陈亮亮冯仕庭宋晨宇

申请人：

深圳大学;中山大学附属第一医院

申请人地址：

广东省深圳市南山区南海大道3688号

代理机构：

广州嘉权专利商标事务所有限公司

代理人：

黎扬鹏

优先权：

CN201910676893.4

主分类号：

G06T7/11

IPC分类号：

G06T7/11 G06T7/30 G06K9/32 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08