一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的危及器官自動(dòng)分割方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201810991434.0 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN109300136B 公開(kāi)（公告）日 2021-08-31
申請(qǐng)公布號(hào) CN109300136B 申請(qǐng)公布日 2021-08-31
分類號(hào) G06T7/11;G06T5/00;G06T17/00;G06N3/08;G06N3/04 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 葉方焱;毛順億;浦劍;胡仲華;周建華;孫谷飛;王文化;石峰 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 眾安信息技術(shù)服務(wù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京市萬(wàn)慧達(dá)律師事務(wù)所 代理人 顧友
地址 518052 廣東省深圳市前海深港合作區(qū)前灣一路1號(hào)A棟201室（入駐深圳市前海商務(wù)秘書(shū)有限公司）
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的危及器官自動(dòng)分割方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：S1：獲取患者CT圖像數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的標(biāo)注數(shù)據(jù)；S2：對(duì)所述CT圖形數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S3：建立3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入數(shù)據(jù)塊，獲取模型輸出的預(yù)測(cè)結(jié)果圖像；S4：優(yōu)化處理所述3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的預(yù)測(cè)結(jié)果圖像。本發(fā)明僅基于CT圖像數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)獲取難度較小，應(yīng)用范圍較廣，且可實(shí)現(xiàn)CT影像中危及器官的自動(dòng)分割，分割過(guò)程無(wú)需人工干涉，有效提高分割效率以及分割結(jié)果精度，增加后處理操作，對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。