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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种基于级联VNet‑S网络和三维条件随机场的肝脏分割系统，涉及图像处理技术领域。该系统包括级联VNet‑S网络和三维条件随机场；级联VNet‑S网络得到肝脏CT图像前景像素点的概率，并将前景像素点的概率作为先验概率使用三维条件随机场分割肝脏；三维条件随机场通过空间上下文信息，反映观测变量之间的依赖关系，剔除误分割区域和细化分割，实现对肝脏分割边界的优化，进而实现对CT图像中肝脏的分割；该系统能够较为准确地分割肝脏，运算速度满足实际需求，且处理过程全自动，减少了医生的工作量，能够较好地满足应用需求。
主权项：1.一种基于级联VNet-S网络和三维条件随机场的肝脏分割系统，其特征在于：包括级联VNet-S网络和三维条件随机场；级联VNet-S网络得到肝脏CT图像前景像素点的概率，并将前景像素点的概率作为先验概率使用三维条件随机场分割肝脏；三维条件随机场通过空间上下文信息，反映观测变量之间的依赖关系，剔除误分割区域和细化分割，实现对肝脏分割边界的优化；具体通过以下方法实现肝脏分割：步骤1：获取肝脏CT图像作为样本数据集，并对图像数据进行数据增强预处理；步骤2：将样本数据集划分训练数据集、验证数据集以及无标注的待分割数据集；步骤3：根据数据集类型配置级联Vnet-S网络工作模式，如果用户使用的是训练和验证数据集，则初始化级联Vnet-S网络模型，然后执行步骤7，否则执行步骤4；步骤4：加载训练好的级联VNet-S网络模型；步骤5：加载级联VNet-S网络模型参数配置，并使用训练好的模型进行肝脏图像的预分割；步骤6：输出预分割结果，计算肝脏CT图像前景像素点的概率并存储，执行步骤9；步骤7：加载级联VNet-S网络模型参数配置，并使用训练数据集训练级联VNet-S网络模型；步骤8：存储训练得到的级联VNet-S网络模型；步骤9：加载三维条件随机场模型参数配置，将步骤6得到的前景像素点的概率作为三维条件随机场模型的一个输入，进行肝脏分割；步骤10：输出针对CT图像的肝脏分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 基于级联VNet-S网络和三维条件随机场的肝脏分割系统
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