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一种基于级联全卷积网络的肝脏CT图像的肿瘤区域分割方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于级联全卷积网络的肝脏CT图像的肿瘤区域分割方法及系统,该方法利用全卷积网络模型实现了肝脏肿瘤区域的自动分割。包括:对CT图像进行滤波、锐化增强等预处理操作;利用预处理后的CT数据集进行级联网络的训练;用两级FCN网络分别实现肝脏区域分割,以及从肝脏感兴趣区域中分割出肿瘤区域。其中,第一级FCN网络使用了可变池化的方法,保留更多肝脏特征,提高肝脏分割精度;第二级FCN网络使用空洞卷积代替原来的卷积层和池化层,缩小图像增大感受域的同时能够保留目标的位置信息。本发明方法无需手动提取大量特征,且能有效精确的从肝脏CT图像中分割出肿瘤区域。

著录项

  • 公开/公告号CN110599500B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.08.26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201910825768.5

  • 发明设计人 胡栋;孙敏;庞雨薇;

    申请日2019.09.03

  • 分类号G06T7/11(2017.01);G16H30/20(2018.01);G16H50/20(2018.01);

  • 代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204;

  • 代理人王恒静

  • 地址 210000 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

  • 入库时间 2022-09-26 23:16:43

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