基于DeepLabV3+改进的肝脏CT图像分割算法
公开
摘要
基于DeepLabV3+改进的肝脏CT图像分割算法，包括：收集肝脏CT图像数据，将图像进行预处理，增强肝脏部位的对比度，并且通过数据集预处理程序，将样本划分为训练集和测试集；构建改进的DeepLabV3+的网络模型，将输入肝脏CT图像经过编码器模块，通过不同大小的卷积层逐步降低特征图大小，分别提取高低层次的语义信息，然后再经过解码器模块，通过上采样操作逐渐恢复特征图的大小，完成空间信息的提取，得到从临床3D计算机断层扫描中分割出肝脏的预测结果。本发明采用改进的DeepLabV3+算法，精简DeepLabV3+模型参数，主干网络选用轻量级卷积网络ShuffleNetV2进行特征提取，提升了肝脏CT图像分割的精度和速度，辅助专业医生进行诊断，提高诊断效率，为医学影像分割提供了新方法。
基本信息
专利标题 ：
基于DeepLabV3+改进的肝脏CT图像分割算法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565601A
申请号 ：
CN202210228146.6
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
梁硕宋博
申请人 ：
江苏师范大学
申请人地址 ：
江苏省徐州市铜山新区上海路101号
代理机构 ：
南京纵横知识产权代理有限公司
代理人 ：
雷向永
优先权 ：
CN202210228146.6
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06V10/26 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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