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基于FCN的腹部多器官核磁共振图像分割方法、系统及介质

摘要

本发明公开了一种基于FCN的腹部多器官核磁共振图像分割方法、系统及介质,本发明方法实施步骤包括获取输入图像并进行数据预处理、图像归一化操作,然后将其输入完成训练的高分辨率全卷积神经网络模型得到最终预测图,所述高分辨率全卷积神经网络模型被预先训练建立了归一化后的腹部多器官核磁共振图像及其对应的最终预测图的映射关系;将最终预测图使用激活函数激活得到预测得分图,且在每个像素位置取预测得分最高的类别作为该像素位置的预测标签类别,得到最终的分割预测图。本发明能够实现腹部多器官核磁共振图像的自动分割,例如按照无器官区、肝脏区、右肾区、左肾区和脾脏区五种不同区域类别对腹部多器官MR图像进行分割。

著录项

  • 公开/公告号CN110705555A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-01-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN201910876031.6

  • 申请日2019-09-17

  • 分类号G06K9/34(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构43008 湖南兆弘专利事务所(普通合伙);

  • 代理人谭武艺

  • 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

  • 入库时间 2023-12-17 06:47:23

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-18

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/34 申请日:20190917

    实质审查的生效

  • 2020-01-17

    公开

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