一种医学图像中肝脏及其病灶分割的方法

摘要

本发明涉及一种医学图像中肝脏及其病灶分割的方法，先将腹部CT图像数据进行筛选及整合预处理，并划分成多个不同用处的数据集，然后搭建新的神经网络，使用小图数据进行初始训练；之后，保存训练好的模型，使用原图和新的数据增强方式进行二次训练，对预测的图片进行膨胀和腐蚀处理，用医学评价指标进行评测；分别用DL、GDL、TL损失函数训练的模型预测结果，将上述三个损失模型的预测结果相加取平均值形成融合特征，最后修改网络，把这三个损失模型融合在单个网络进行训练预测。能进行端到端的训练测试，以高精度和高速度来同时识别肝脏和病灶，有效帮助医生识别CT图像，大大减少医生所消耗的时间和精力，减少误诊的概率。