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申请/专利权人：江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心)
摘要：本发明公开了一种肺癌CT图像中大体肿瘤体积的分割方法，包括以下步骤：A、设置感兴趣区域提取网络，定位目标框架；B、根据目标框架裁剪待分割区域，使用AU‑net模型进行精细分割，分割完成后将结果重新映射回原始大小，以确保数据的一致性；AU‑net模型包括编码器、解码器、注意力模块。本发明能够改进现有技术的不足，提高分割精度。
主权项：1.一种肺癌CT图像中大体肿瘤体积的分割方法，其特征在于包括以下步骤：A、设置感兴趣区域提取网络，定位目标框架；B、根据目标框架裁剪待分割区域，使用AU-net模型进行精细分割，分割完成后将结果重新映射回原始大小，以确保数据的一致性；AU-net模型包括编码器、解码器、注意力模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心) 一种肺癌CT图像中大体肿瘤体积的分割方法
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