[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像分割方法、装置及存储介质

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像分割方法、装置及存储介质，所述方法包括：选取待分割的原始图像作为测试集和训练集，对训练集进行预处理，得到最终训练集；构建具有残差块的U‑Net卷积神经网络模型，安排具有残差块的U‑Net卷积神经网络模型对最终训练集执行分割任务，获得学习后的U‑Net卷积神经网络模型；对学习后的U‑Net卷积神经网络模型进行优化，获得训练好的U‑Net卷积神经网络模型；将测试集输入训练好的U‑Net卷积神经网络模型，进行图像分割，获得分割完成的图像。本发明能够借助卷积神经网络的U‑Net结构，对核磁共振成像提供精准的图像自动分割，实现疾病的图像检测。