基于卷积神经网络的3D CT椎体分割算法

摘要

本发明提供一种基于卷积神经网络的3D CT椎体分割算法，包括以下步骤：S1、对原始的CT图像及其对应标注进行预处理，获得预处理之后的图像数据；S2、将预处理后的图像生成数据集，按照训练集和测试集3:1的比例划分；S3、将训练集图像及其标签用数据增强技术数据扩增，进行在线训练；S4、训练和测试：训练时，将训练集增强后的图像及其对应的标注输入设计好的卷积神经网络架构，测试时，输入测试集的图像数据，即可获得快速，准确的分割结果。本发明可以在3D CT图像中快速、准确的分割出每一节椎骨，将放射科的医生从重复标记椎体的工作中解放出来，提高了医生的工作效率。