[发明专利]用于斑块分割的模型训练方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201811100334.0 | 申请日： | 2018-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN109087708B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 郑海荣;刘新;胡战利;张娜;梁栋;杨永峰 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H30/20 |
| 代理公司： | 深圳智趣知识产权代理事务所(普通合伙) 44486 | 代理人： | 王策 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用医疗技术领域，提供了一种用于斑块分割的模型训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取第一预设数量张血管壁的未分割斑块图像和未分割斑块图像对应的已分割斑块图像，将未分割斑块图像输入到深度学习网络模型进行分割训练，以得到未分割斑块图像的第一分割结果，通过第一分割结果和已分割斑块图像对分割训练后的深度学习网络模型进行微调迭代训练，输出微调迭代训练后的用于斑块分割的深度学习网络模型，从而实现了血管壁上斑块分割的自动化以及提高了斑块分割的精确度，进而提高斑块分割效率。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 分割 模型 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种用于斑块分割的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：获取第一预设数量张血管壁的未分割斑块图像和所述未分割斑块图像对应的已分割斑块图像；将所述未分割斑块图像输入到深度学习网络模型进行分割训练，以得到所述所述未分割斑块图像的第一分割结果；通过所述第一分割结果和所述已分割斑块图像对所述分割训练后的深度学习网络模型进行微调迭代训练；输出微调迭代训练后的用于斑块分割的所述深度学习网络模型。
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