一種基于深度學(xué)習(xí)的肺葉圖像分割方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110644817.2 申請日 -
公開（公告）號 CN113344881A 公開（公告）日 2021-09-03
申請公布號 CN113344881A 申請公布日 2021-09-03
分類號 G06T7/00（2017.01）I;G06T7/11（2017.01）I;G06T3/40（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G16H30/40（2018.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 金爍;董家鴻;王博;趙威;申建虎;張偉;徐正清 申請（專利權(quán)）人 西安智診智能科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) - 代理人 -
地址 710000陜西省西安市高新區(qū)魚化街辦天谷八路軟件新城二期B2座102室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的肺葉圖像分割方法，首先獲取肺部CT圖像，并將肺部CT圖像中的肺葉和血管進(jìn)行標(biāo)注得到數(shù)據(jù)集；并對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理操作，包括提取得到3D圖像，并對該3D圖像進(jìn)行包含隨機(jī)位移的線性變換得到訓(xùn)練集圖像；之后構(gòu)建構(gòu)建肺葉圖像分割模型，并利用所述訓(xùn)練集圖像進(jìn)行訓(xùn)練，其中肺葉圖像分割模型包括編碼部分和解碼部分，解碼部分包括還原肺葉圖像的第一網(wǎng)絡(luò)、還原血管圖像的第二網(wǎng)絡(luò)和重建圖像肺部的第三網(wǎng)絡(luò)；最后利用訓(xùn)練完成的肺葉圖像分割模型處理待分割的肺部CT圖像，得到肺葉圖像分割結(jié)果，本申請實(shí)現(xiàn)對自動肺葉分割結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化，使肺葉分割結(jié)果更加精確，能夠滿足臨床需求。