基于多路卷积神经网络的MRI图像心脏结构分割方法

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摘要

本发明涉及一种基于多路卷积神经网络的MRI图像心脏结构分割方法，包括采集正常人和心脏病人的心脏电影MRI训练数据，由经验丰富的医生对训练数据中的心脏结构进行手动标注作为心脏分割标注结果，基于训练数据对心脏区域提取模型进行训练，使心脏区域提取模型能够准确提取出心脏区域，根据从训练数据中提取出的心脏区域对心脏分割网络进行训练，以分割出心脏各个结构，以标准分割标注结果作为标准，衡量构建的心脏分割网络的分割性能。本发明采用基于生成对抗网络的心脏区域提取模型来提取心脏，提高了心脏区域提取的准确性；同时，通过多路卷积神经网络来利用相邻层间的上下文信息，提高了分割精度和准确度。

基本信息

专利标题：

基于多路卷积神经网络的MRI图像心脏结构分割方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110599499A

申请号：

CN201910780248.7

公开（公告）日：

2019-12-20

申请日：

2019-08-22

授权号：

CN110599499B

授权日：

2022-04-19

发明人：

马宗庆吴锡

申请人：

四川大学

申请人地址：

四川省成都市一环路南一段24号

代理机构：

成都熠邦鼎立专利代理有限公司

代理人：

汤楚莹

优先权：

CN201910780248.7

主分类号：

G06T7/11

IPC分类号：

G06T7/11 G06T7/174 G06N3/04 G06N3/08