[发明专利]基于FCN的腹部多器官核磁共振图像分割方法、系统及介质有效
| 申请号： | 201910876031.6 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110705555B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 戈峰;卢宇彤;陈志广;邓楚富 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06N3/04 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于FCN的腹部多器官核磁共振图像分割方法、系统及介质，本发明方法实施步骤包括获取输入图像并进行数据预处理、图像归一化操作，然后将其输入完成训练的高分辨率全卷积神经网络模型得到最终预测图，所述高分辨率全卷积神经网络模型被预先训练建立了归一化后的腹部多器官核磁共振图像及其对应的最终预测图的映射关系；将最终预测图使用激活函数激活得到预测得分图，且在每个像素位置取预测得分最高的类别作为该像素位置的预测标签类别，得到最终的分割预测图。本发明能够实现腹部多器官核磁共振图像的自动分割，例如按照无器官区、肝脏区、右肾区、左肾区和脾脏区五种不同区域类别对腹部多器官MR图像进行分割。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 fcn 腹部 器官 核磁共振 图像 分割 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于FCN的腹部多器官核磁共振图像分割方法，其特征在于实施步骤包括：/n1)获取输入的腹部多器官核磁共振图像并进行数据预处理、图像归一化操作；/n2)将归一化后的腹部多器官核磁共振图像输入完成训练的高分辨率全卷积神经网络模型得到最终预测图，所述高分辨率全卷积神经网络模型被预先训练建立了归一化后的腹部多器官核磁共振图像及其对应的最终预测图的映射关系；/n3)将最终预测图使用激活函数激活得到预测得分图，且在每个像素位置取预测得分最高的类别作为该像素位置的预测标签类别，得到最终的分割预测图。/n
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