一种基于深度学习的CT腹部血管分割方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的CT腹部血管分割方法，步骤1：对原始CT小肠造影图像进行处理；步骤2：将步骤1得到的预处理后的图像作为输入，搭建AA R2U‑Net模型；步骤3：对步骤2得到的AA R2U‑Net进行训练；步骤4：加载步骤3得到的训练后的AA R2U‑Net对CT小肠造影进行血管分割。本发明设计了一种基于深度学习的血管分割方法，将注意增强模块与R2U‑Net相结合得到AA R2U‑Net模型，快速而精确地将CT小肠造影中的肠壁血管区域分割出来，帮助影像科医生快速定位CT小肠造影中的血管区域。