颅内动脉瘤自动分割方法、系统、样本处理及模型训练方法

摘要

本发明提出了一种颅内动脉瘤自动分割方法、系统、样本处理及模型训练方法。其包括一种颅内动脉瘤自动分割模型构建方法：采集颅内动脉瘤CTA样本；搭建网络；将颅内动脉瘤CTA样本划分为多个体数据块，将其作为训练样本于所述网络中进行粗分割训练，提取到感兴趣区域；将提取到的感兴趣区域划分为多个体数据块，作为训练样本于另一网络中进行精分割训练，粗分割和精分割的网络可以相同也可以不同，分割出颅内动脉瘤；训练过程中增加小于规定大小的颅内动脉瘤的体数据块的迭代次数；对训练后的卷积神经网络模型进行验证。该构建方法解决了颅内动脉瘤分割任务中存在的样本不平衡、过分割、小颅内动脉瘤漏分以及分割边缘分割精度差等问题。