一种基于多视图和3维卷积融合策略的PET图像分割方法

摘要

一种基于多视图和3维卷积融合策略的PET图像分割方法，包括以下步骤：步骤1，针对3维PET图像的特点修改原始的网络模型,使之适合学习分割3维的PET数据；步骤2，将3维的PET数据进行预处理,使之符合对应网络需要的形状和尺寸,有助于网络的收敛速度和分割的准确性；步骤3，对应预处理方式的数据输入至对应的卷积神经网络中学习,得到对应的模型；步骤4、将测试数据分别输入到预测模型中，将多个模型的预测结果通过一个简单的3维卷积网络进行融合得到测试数据的最终的预测结果。本发明增加了3维数据的信息利用，并通过3维卷积神经网络自适应的融合了2维模型和3维模型的优点,提高了分割的准确率。