一種肝臟腫瘤圖像分割模型訓(xùn)練方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110493710.2 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113344938A 公開（公告）日 2021-09-03
申請(qǐng)公布號(hào) CN113344938A 申請(qǐng)公布日 2021-09-03
分類號(hào) G06T7/11（2017.01）I;G06T7/00（2017.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 王博;趙威;申建虎;張偉;徐正清 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 北京精診醫(yī)療科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) - 代理人 -
地址 102629 北京市大興區(qū)中關(guān)村科技園區(qū)大興生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)基地永大路38號(hào)1幢401室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種肝臟腫瘤圖像分割模型訓(xùn)練方法，首先獲取肝臟CT圖像，對(duì)肝臟CT圖像進(jìn)行預(yù)處理操作得到樣本圖像和腫瘤斑塊圖像，然后進(jìn)行腫瘤圖像分割模型具體訓(xùn)練：一階段，將樣本圖像輸入預(yù)設(shè)的圖像分割模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的第一腫瘤圖像分割模型；二階段，將腫瘤斑塊圖像輸入至第一腫瘤圖像分割模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的第二腫瘤圖像分割模型；三階段，將樣本圖像輸入至第二圖像分割模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的腫瘤圖像分割模型。該方法從整個(gè)肝臟CT圖像輸入和腫瘤斑塊圖像兩方面訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，可以整合腫瘤的特定特征，并結(jié)合腫瘤數(shù)據(jù)的整體背景，提高肝臟腫瘤圖像分割的準(zhǔn)確率。