基于膨胀深度卷积神经网络的DBT肿块自动分割方法

摘要

本发明公开了一种基于膨胀深度卷积神经网络的DBT肿块自动分割方法，包括：采集图像，图像预处理，提取图像块，DBT肿块自动分割：利用膨胀深度卷积神经网络分割模型对步骤3提取的所有图像块中心体素分类，获得每个体素分别对应乳腺正常组织区C0和乳腺肿块区C1两种类别的概率分布，概率最大的类别作为该体素所属类别，从而得到乳腺正常组织区C0和乳腺肿块区C1对应组织的体积；最终得到DBT肿块的最终分割预测结果并在上位机中输出预测结果。本发明采用了膨胀深度卷积神经网络，并利用膨胀滤波器替换池化滤波器进行结构优化，能够提高DBT肿块自动分割的精度和鲁棒性。