[发明专利]一种基于粗分类的医学影像自动分割方法、设备和存储介质在审
| 申请号： | 201811110633.2 | 申请日： | 2018-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN109308477A | 公开（公告）日： | 2019-02-05 |
| 发明（设计）人： | 胡志强;崔德琪;章桦 | 申请（专利权）人： | 北京连心医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100085 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于医学影像和计算机技术领域，涉及一种医学影像的自动分割方法、设备和存储介质。该方法包括如下步骤：将医学影像中的器官划分成若干类；训练用于对人体医学影像进行粗分类的深度学习神经网络，使医学影像输入到粗分类深度学习神经网络后判断出其所属的分类类别；将待分类的医学影像输入到训练好的粗分类深度学习神经网络进行粗分类，输出包含感兴趣器官的医学影像层；将包含感兴趣器官的医学影像层输入到与之相匹配的用于对特定感兴趣器官进行分割的精细分割神经网络中，完成对医学影像上的感兴趣器官的精确分割。本发明使放疗结构的自动分割过程能节省分割预测的时间；本发明提供的方法不依赖特定的神经网络，具有很强的普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 医学影像 粗分类 器官 学习神经网络 自动分割 分割 存储介质 神经网络 计算机技术领域 人体医学影像 分类类别 放疗 普适性 匹配 精细 分类 输出 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于粗分类的医学影像自动分割方法，适于在计算设备中执行，其特征在于：包括如下步骤：(1)、将医学影像中的器官按照其所处的高低位置依次划分成若干类；(2)、基于步骤(1)中的器官分类方式训练用于对人体医学影像进行粗分类的深度学习神经网络，使医学影像输入到粗分类深度学习神经网络后判断出其所属的分类类别；(3)、将待分类的医学影像输入到训练好的粗分类深度学习神经网络进行粗分类，输出包含感兴趣器官的医学影像层；(4)、将包含感兴趣器官的医学影像层输入到与之相匹配的用于对特定感兴趣器官进行分割的精细分割神经网络中，完成对医学影像上的感兴趣器官的精确分割。
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