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申请/专利权人：上海交通大学医学院附属瑞金医院
申请日：2024-04-22
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297972A
主分类号：G06T7/11
分类号：G06T7/11;G06V10/774;G06V10/34;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明提供一种基于骨架系数的肺部气管分割方法及装置，通过基于标签气管树为训练样本中的每一像素设置训练权重；其中，当训练样本中的任一像素对应的肺部气管标签为气管像素时，该像素距离标签气管树的根节点越远，该像素的训练权重越大；继而基于训练样本中每一像素的网络预测结果、训练权重以及每一像素对应的肺部气管标签，计算模型损失，并据此对初始分割网络进行反向参数更新，得到肺部气管分割网络，以利用该网络对待处理CT图像进行肺部气管分割，得到其中的肺部气管区域，通过提升针对远离气管根部的末端气管像素的训练权重，加强训练过程中对该类像素的监督，从而提升网络对末端气管的预测性能，可预测得到分支更多更长的预测结果。
主权项：1.一种基于骨架系数的肺部气管分割方法，其特征在于，包括：获取待处理CT图像；基于肺部气管分割网络，对所述待处理CT图像进行肺部气管分割，得到所述待处理CT图像中的肺部气管区域；其中，所述肺部气管分割网络是基于如下步骤训练得到的：基于训练样本中每一像素对应的肺部气管标签，构建所述训练样本的标签气管树，并基于所述标签气管树为所述训练样本中的每一像素设置训练权重；其中，当所述训练样本中的任一像素对应的肺部气管标签为气管像素时，所述任一像素距离所述标签气管树的根节点越远，所述任一像素的训练权重越大；基于所述训练样本中每一像素的网络预测结果、训练权重以及每一像素对应的肺部气管标签，计算模型损失，并基于所述模型损失对初始分割网络进行反向参数更新，得到所述肺部气管分割网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学医学院附属瑞金医院 基于骨架系数的肺部气管分割方法及装置
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