一种基于深度学习的女性盆腔MRI自动勾画系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的女性盆腔MRI自动勾画系统，包括：原始文件预处理模块，用于加载和预处理女性盆腔MRI脱敏文件，生成可读性更强的图像文件和对应的图像掩膜文件；勾画模型训练模块，利用由卷积神经网络构建的深度学习网络模型，对图像进行预处理及自动的特征编码和学习潜在特征，并通过多次迭代获取最优勾画的预测模型；自动勾画预测模块，对无对应掩膜的图像进行全自动的器官勾画预测；预测结果写入模块，将自动勾画预测模块所获取的勾画结果写入原始MRI文件中。本发明构建端到端的医学图像分割模型，提出跨越式特征抽取方法与加强特征表示，提取并整合图像特征，大大提升了分割的准确性，提升了放疗诊断过程中对危及器官的勾画效率。