[发明专利]一种基于深度学习的三维脑积水CT图像分割方法在审
| 申请号： | 202211215390.5 | 申请日： | 2022-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN115409857A | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;张帅杰;刘思危;孙垚棋;陈楚翘;王鸿奎;胡冀;高宇涵;朱尊杰;何敏;殷海兵;张继勇;李宗鹏 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的三维脑积水CT图像分割方法，包括以下步骤：步骤(1)、获取数据集；步骤(2)、数据预处理；步骤(3)、构建残差U‑net卷积网络模型；步骤(4)、通过预处理后的数据对构建的残差U‑net卷积网络模型进行训练；步骤(5)、将测试数据输入训练好的残差U‑net卷积网络模型，对模型进行测试。本发明引入残差卷积作为基本卷积单元，增强分割模型得鲁棒性本发明基于深度学习对CT图像中的脑室区域构建三维分割模型，充分利用数据在三维空间上带来的优势，探究高维度信息给模型带来的可能性，提高最终表现效果的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 三维 脑积水 ct 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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