[发明专利]一种样本平衡方法及目标器官分割模型构建方法

权利要求书

1.一种样本平衡方法，样本包括正样本和分布于正样本两端的负样本，其特征在于，训练过程中，每隔β个epoch，舍弃α％的负样本，直至负样本全部被舍弃。

2.根据权利要求1所述的样本平衡方法，其特征在于，每隔β个epoch，从负样本远离正样本一端舍弃α％的负样本。

3.一种目标器官分割模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，收集医学图像数据，并随机分为训练集、验证集、测试集；

步骤2，搭建卷积神经网络；

步骤3，分割模型训练，训练过程中通过权利要求1或2所述的样本平衡方法进行样本处理；

步骤4，分割模型验证。

4.根据权利要求1所述的目标器官分割模型构建方法，其特征在于，收集目标器官CT数据后，对原始CT数据进行预处理，将HU值规范到[-200,250]，然后通过平移、翻转、镜像对样本进行扩增。

5.根据权利要求3或4所述的目标器官分割模型构建方法，其特征在于，分割网络采用Encoder-Decoder模式，在Encoder和Decoder之间利用卷积块来进行底层信息与高层信息的融合。

6.根据权利要求5所述的目标器官分割模型构建方法，其特征在于，模型训练过程中使用Adam优化器，交叉熵损失函数作为网络的损失函数。

7.根据权利要求6所述的目标器官分割模型构建方法，其特征在于，采用三维连通域对分割结果进行后处理。