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一种基于深度学习和水平集方法的医学图像分割方法

摘要

本发明涉及医学图像分割技术领域,具体是一种基于深度学习和水平集方法的医学图像分割方法,所述基于深度学习和水平集方法的医学图像分割方法,包括结合深度学习建立新的能量泛函,使用Bregman方法极小化能量泛函,对输入图像进行分割处理,输出分割结果,该基于深度学习和水平集方法的医学图像分割方法结合深度学习建立新的能量泛函,能够快速、高效的分割医学图像,使用Bregman方法极小化能量泛函,使医学图像分割的时间和准确性都明显优于现有的算法。

著录项

  • 公开/公告号CN111862112A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学(深圳);

    申请/专利号CN202010650505.8

  • 发明设计人 杨云云;冯翀;王若凡;谢睿诚;

    申请日2020-07-08

  • 分类号G06T7/11(20170101);G06T7/149(20170101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构44451 深圳市添源知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人黎健任

  • 地址 518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区

  • 入库时间 2023-06-19 08:44:14

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