[发明专利]基于深度学习的新生儿大脑图像分割方法及模型构建方法在审
| 申请号： | 202110284664.5 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN112950644A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 章勇勤;王慧霞;李瑾航;彭进业;李展;王珺;乐明楠;李贤军;吴松笛;常明则 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 | 代理人： | 王孝明 |
| 地址： | 710069 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的新生儿大脑图像分割方法及模型构建方法，对数据集中包括双模态磁共振图像和基准图像进行预处理；预构建特征强化双模态分割网络模型FedNet，用与处理后的数据集对特征强化双模态分割网络模型FedNet进行训练，将处理后的数据集输入训练好的特征强化双模态分割网络模型FedNet中，输出分割后的二维图像；对分割后的二维图像进行重建，输出和预处理前图像大小相同的已分割的新生儿大脑磁共振图像；本发明采用双通道特征强化下采样模块，通过不同模态分别进行卷积和最大池化处理，这样充分结合了双通道输出的特征信息的多样性，本发明中提出注意上采样模块，使得分割网络能够具有注意的特征，从而提升了网络分割的精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 新生儿 大脑 图像 分割 方法 模型 构建 | ||
【主权项】：
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