[发明专利]一种基于深度迭代融合深度学习模型的颅骨图像分割方法在审
| 申请号： | 202011125749.0 | 申请日： | 2020-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN112288749A | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 姚发展;王丽会;李智 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 日照市聚信创腾知识产权代理事务所(普通合伙) 37319 | 代理人： | 辉雪瑛 |
| 地址： | 550025 贵州省*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度迭代融合深度学习模型的颅骨图像分割方法，所述方法包含有如下步骤：一、选定需要分割的脑部磁共振图像并对其进行预处理；二、对预处理后的脑部磁共振图像进行随机选择训练集和测试集；三、构建深度迭代融合学习模型，该模型包含有卷积模块、残差模块和上采样模块；四、对训练集进行内部数据增强，包括随机缩放和随机裁剪；五、将数据增强后的数据训练模型，最后用训练好的模型对测试集进行测试，即可对脑部磁共振图像进行颅骨分割。根据卷积神经网络强大的自动学习和特征提取能力的特点，设计深度迭代融合模型，实现模型有较高的泛化能力，在多个数据上都有较高的分割精度，取得了很好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 融合 学习 模型 颅骨 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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