一种实时多组织医学图像的分割方法

授权

摘要

本发明公开了一种实时多组织医学图像的分割方法，先获取MRI、CT图像并整理统一，然后基于空洞卷积的高分辨率特征并行提取方法搭建全卷积神经网络模型；利用获取的图像对全卷积神经网络模型进行训练，在具体训练过程中通过自适应的loss函数实现较快的网络收敛速度，并获得了较高的分割精度，从而得到最终的标准全卷积神经网络模型，最后通过该模型进行实时分割，这样大大较少计算量实现实时的图像分割任务。

基本信息

专利标题：

一种实时多组织医学图像的分割方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111127487A

申请号：

CN201911377275.6

公开（公告）日：

2020-05-08

申请日：

2019-12-27

授权号：

CN111127487B

授权日：

2022-04-19

发明人：

郑文锋杨波徐思源刘珊曾庆川

申请人：

电子科技大学

申请人地址：

四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号

代理机构：

成都行之专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

温利平

优先权：

CN201911377275.6

主分类号：

G06T7/11

IPC分类号：

G06T7/11 G06T7/136 G06N3/04