[发明专利]基于多尺度特征学习网络的冠脉CTA分割方法和系统在审
| 申请号： | 202111117885.X | 申请日： | 2021-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN113920132A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 朱建军;王澄;滕皋军 | 申请（专利权）人： | 珠海横乐医学科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 张志辉 |
| 地址： | 519000 广东省珠海市横琴新区*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于多尺度特征学习网络的冠脉CTA分割方法和系统的技术方案，包括：采集冠脉CTA图像，从冠脉CTA图像提取设定大小的子块图像，并将子块图像执行数据扩充，得到训练集；通过基于U‑Net架构的多尺度特征提取的深度学习网络对训练集进行训练，得到用于冠脉CTA的分割模型；将采集冠脉CTA图像通过分割模型执行分割处理，预测得到分割的冠脉CTA图像。本发明的有益效果为：实现了快速和准确的冠脉CTA分割。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 特征 学习 网络 cta 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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