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申请/专利权人：西安交通大学医学院第一附属医院
摘要：本发明公开了一种乳腺肿瘤图像分割方法，涉及图像深度学习技术领域，包括如下步骤：获取乳腺肿瘤DCE‑MRI图像的图像特征图；构建二维卷积网络和三维卷积网络构成的级联网络；利用三维卷积网络的滤波器对输入的图像特征图进行下采样，并使用空间金字塔池ASPP模块获取多尺度的图像特征；通过膨胀卷积融合不同尺度的图像特征，得到分割后的低分辨率特征图；将低分辨率特征图映射到像素级分割图获得粗略的分割结果；将分割结果在通道维度上与输入的图像特征图拼接；利用二维卷积网络的滤波器提取拼接后的图像特征图，并进行下采样，获得最终的凸显特征，输出最终的分割结果。本发明提高了乳腺DCE‑MRI图像的病灶分割准确度和效率。
主权项：1.一种乳腺肿瘤图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取乳腺肿瘤DCE-MRI图像；通过V-Net三维卷积网络和U-Net二维卷积网络构建级联网络；通过所述级联网络对乳腺肿瘤DCE-MRI图像进行分割，获得最终的分割结果；其中，所述通过所述级联网络对乳腺肿瘤DCE-MRI图像进行分割，获得最终的分割结果，包括步骤：利用V-Net三维卷积网络对所述乳腺肿瘤DCE-MRI图像的特征图进行下采样，并使用空间金字塔池ASPP模块获取多尺度的图像特征；通过膨胀卷积融合不同尺度的图像特征，得到分割后的低分辨率特征图；将所述低分辨率特征图映射到像素级分割图获得粗略的分割结果；将所述粗略的分割结果在通道维度上与乳腺肿瘤DCE-MRI图像的特征图拼接；利用U-Net二维卷积网络提取拼接后的图像特征图，并对所述拼接后的图像特征图进行下采样，获得最终的凸显特征，输出最终的分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学医学院第一附属医院 一种乳腺肿瘤图像分割方法
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