使用深度降低卷积神经网络进行图像分割和分类的系统和方法

摘要

本发明题为使用深度降低卷积神经网络进行图像分割和分类的系统和方法。本发明提供了使用卷积神经网络(CNN)进行图像分割和/或分类的方法和系统。在一个实施方案中，一种方法包括：接收具有第一尺寸的图像，对该图像进行下采样以产生预定尺寸的下采样图像，其中预定尺寸小于第一尺寸，将下采样图像馈送到CNN，其中CNN的第一卷积层包括多个第一卷积滤波器，该多个第一卷积滤波器中的每一个具有大于阈值感受野尺寸的感受野尺寸，使用多个第一卷积滤波器识别下采样图像的一个或多个解剖结构；以及使用CNN的一个或多个后续层将一个或多个解剖结构映射成分割图或图像分类。以这种方式，可显著减少经训练的CNN的编码层的数目。