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申请/专利权人：东北大学
申请日：2024-04-08
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118154624A
主分类号：G06T7/11
分类号：G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/62;G06T7/66;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明设计一种基于置信度评估的鼻咽癌自动分割方法，属于医学影像辅助检测技术领域；首先获取MRI数据，构建MRI数据集；根据MRI数据集配置深度神经网络模型，将鼻咽癌MRI数据集划分为两种数据集类型：训练和测试数据集以及待评估数据集；如果使用的是训练和测试数据集，则初始化MRI鼻咽癌分割模型权重，训练MRI鼻咽癌分割模型；训练完成后输出并保存训练得到的模型参数，加载模型参数配置，使用MRI鼻咽癌分割模型分割待评估数据中的鼻咽癌区域；本发明实现方法简单，运算速度快，结果准确性高，置信度评估准确，基本达到了临床应用的要求。
主权项：1.一种基于置信度评估的鼻咽癌自动分割方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：获取MRI数据，构建MRI数据集；步骤2：根据MRI数据集配置深度神经网络模型，将鼻咽癌MRI数据集划分为两种数据集类型；所述两种数据集类型包括：训练和测试数据集以及待评估数据集；步骤3：如果使用的是训练和测试数据集，则初始化MRI鼻咽癌分割模型权重，然后执行步骤4；如果使用的是待评估数据集执行步骤6；步骤4：使用训练和测试数据集训练MRI鼻咽癌分割模型；步骤5：输出并保存训练得到的模型参数；步骤6：加载模型参数配置，使用MRI鼻咽癌分割模型分割待评估数据中的鼻咽癌区域；步骤7：输出分割结果并进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于置信度评估的鼻咽癌自动分割方法
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