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申请/专利权人：暨南大学
摘要：本申请公开了基于卷积神经网络的左心房疤痕自动分割方法及系统，方法包括：获取晚期钆增强磁共振成像数据并进行预处理；将混合通道卷积网络作为编码器，构建图像分割合成卷积神经网络模型；基于图像分割合成卷积神经网络模型对预处理后的晚期钆增强磁共振成像数据进行分割处理，得到左心房腔体的轮廓特征图；对左心房腔体的轮廓特征图进行图像预处理，得到左心房壁区域位置特征图；基于图像分割合成卷积神经网络模型对左心房壁区域位置特征图进行疤痕分割处理，得到左心房疤痕分割结果。本申请实施例能够利用左心房腔体、左心房壁和左心房疤痕空间关系，减少类不平衡的影响，提高疤痕的分割精度。本申请可以广泛应用于图像自动分割技术领域。
主权项：1.基于卷积神经网络的左心房疤痕自动分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取晚期钆增强磁共振成像数据并进行预处理，得到预处理后的晚期钆增强磁共振成像数据；将混合通道卷积网络作为编码器，构建图像分割合成卷积神经网络模型；基于所述图像分割合成卷积神经网络模型对所述预处理后的晚期钆增强磁共振成像数据进行分割处理，得到左心房腔体的轮廓特征图；对所述左心房腔体的轮廓特征图进行图像预处理，得到左心房壁区域位置特征图；基于所述图像分割合成卷积神经网络模型对所述左心房壁区域位置特征图进行疤痕分割处理，得到左心房疤痕分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 基于卷积神经网络的左心房疤痕自动分割方法及系统
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