一种基于深度学习的三维脑积水CT图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的三维脑积水CT图像分割方法，包括以下步骤：步骤(1)、获取数据集；步骤(2)、数据预处理；步骤(3)、构建残差U‑net卷积网络模型；步骤(4)、通过预处理后的数据对构建的残差U‑net卷积网络模型进行训练；步骤(5)、将测试数据输入训练好的残差U‑net卷积网络模型，对模型进行测试。本发明引入残差卷积作为基本卷积单元，增强分割模型得鲁棒性本发明基于深度学习对CT图像中的脑室区域构建三维分割模型，充分利用数据在三维空间上带来的优势，探究高维度信息给模型带来的可能性，提高最终表现效果的准确度。