[发明专利]一种基于深度学习的CT图像中肾脏分割方法有效
| 申请号： | 201911303210.7 | 申请日： | 2019-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN111105423B | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 杜强;李剑楠;郭雨晨;聂方兴;张兴 | 申请（专利权）人： | 北京小白世纪网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 100000 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的CT图像中肾脏分割方法，包括以下步骤：输入CT图像组；对图像组中各图像进行归一化处理；生成肾脏的位置编码图，并将带有位置编码图与各图像进行叠加；对各图像进行卷积，确定感兴趣位置区域，与处理后的各图像进行像素哈达码积，获得分割后的图像；输出端二值化图像；将得到的图像与归一化处理后的各图像进行哈达码积，确定输出分割出肾脏部分的图像。本发明通过在神经网络训练图像的时候加入了位置编码，能够很好地区分和解决脾脏和肾脏难以区分的问题；另外，使用了注意力机制，不仅能够让网络拟合收敛速度更快，更使网络能够注意到肾脏位置区域，从而排除了脾脏的干扰。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 ct 图像 肾脏 分割 方法 | ||
【主权项】：
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