基于多视角学习的心房全自动分割跟踪定位方法

摘要

本发明涉及一种基于多视角学习的心房全自动分割跟踪定位方法，属于图像分析技术领域。所述方法为将冠状位、矢状位、横断位的断层数据输入到网络的三个分支上；其中，输入的图像将被裁剪成固定尺寸的体层数据，每个分支都将对断层数据进行逐层分割；裁剪后的体层数据将经历四个下采样阶段，再经历四个上采样阶段，每个阶段都用三维卷积核对特征进行提取，最后输出分割后的图像尺寸与输入尺寸一致；本发明可提高心房核磁后处理的效率，降低主观因素导致的误差，并实现端到端的心房自动分割。