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申请/专利权人:电子科技大学;成都奇恩生物科技有限公司
摘要:本发明公开了一种针对肺结节CT扫描的双分支网络3D图像分割方法,属于深度学习技术在肺结节医学图像处理领域的应用。本发明首先构建双分支网络3D图像的分割模型,其包括用于提取医学图像特征的特征提取分支,通过逐层上采样对特征提取分支提取的图像特征进行解码处理的主特征解码分支,提取和增强肺结节CT扫描的边缘信息的边界特征解码分支,以及用于对主特征解码分支和边界特征解码分支的输出进行融合处理的融合模块;基于采集的训练数据集对分割模型进行训练,得到用于肺结节CT扫描的3D图像分割模型。本发明通过结合深度学习算法和创新的双分支网络结构,有效克服了高度变异性和图像噪声等限制,提高了分割的精确性和泛化能力,尤其在肺结节边界识别方面表现卓越,本发明方法特别适用于样本量有限的情况,通过高效的特征提取和边缘关注机制,实现了肺结节的精确分割。
主权项:1.针对肺结节CT扫描的双分支网络3D图像分割方法,其特征在于,包括下列步骤:步骤1,构建双分支网络3D图像的分割模型:该分割模型包括特征提取分支、主特征解码分支、边界特征解码分支和融合模块;其中,特征提取分支用于提取输入的肺结节CT扫描的图像特征,特征提取分支包括若干个级联的下采样卷积块,以及一个瓶颈层,定义上采样卷积块的数量为N;主特征解码分支,通过逐层上采样对特征提取分支提取的图像特征进行解码处理,生成肺结节CT扫描的分割图;主特征解码分支的输入为特征提取分支的瓶颈层的输出,主特征解码分支包括N个级联的下采样卷积块;边界特征解码分支,用于提取和增强肺结节CT扫描的边缘信息,边界特征解码分支的输入为特征提取分支的瓶颈层的输出,边界特征解码分支包括N个级联的基于边界注意力模块的边界特征解码器;对于主特征解码分支的第i个上采样卷积块,其输入包括:主特征解码分支的支路输入和特征提取分支的第N-i+1个下采样卷积块的输出;其中,主特征解码分支的首个上采样卷积块的支路输入为瓶颈层的输出,其余上采样卷积块的支路输入为其上一个下采样卷积块的输出,i=1,2,…,N;对于边界特征解码分支的第j个边界特征解码器,其输入包括:边界特征解码分支的支路输入和主特征解码分支的第N-j+1个上采样卷积块的输出;其中,边界特征解码分支的首个边界特征解码器的支路输入为瓶颈层的输出,其余边界特征解码器的支路输入为其上一个边界特征解码器的输出,j=1,2,…,N;融合模块用于对主特征解码分支和边界特征解码分支的输出进行融合处理,得到肺结节CT扫描的最终的肺结节分割结果;步骤2,基于采集的训练数据集对分割模型进行训练,训练时基于预测结果和真实分割掩码之间的差异对分割模型参数进行优化,得到用于肺结节CT扫描的3D图像分割模型。
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