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申请/专利权人：西北大学
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247288A
主分类号：G06T7/10
分类号：G06T7/10;G06V10/764;G06V10/774;G06N3/0455;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种胰腺器官分割模型的构建方法、胰腺器官分割方法及系统，获取CT影像数据集，并对其进行预处理，对CT影像数据集中每一套CT影像数据中的胰腺器官进行标注，将标注的胰腺器官作为标签，将标注完的CT影像数据集作为带标签的训练集；构建分割模型；分割模型包括相连的编码器、残差单元分支和解码器；利用了CT影像特点，设计了具有TD‑CA模块和PGFM模块的编码器，通过将3D特征投影到2D平面，解决了解决现有技术中的胰腺器官在整张3DCT影像中占据较小像素区域导致胰腺器官和背景区域的类别不平衡的问题；并且通过设计ALP和可变形卷积操作，有效的解决了胰腺器官形状变化大导致胰腺器官中较难分割的边缘形状无法得到精准分割的技术问题。
主权项：1.一种基于位置先验引导特征映射和聚类的自注意胰腺器官分割模型的构建方法，包括如下步骤：步骤1，获取CT影像数据集，并对其进行预处理，对CT影像数据集中每一套CT影像数据中的胰腺器官进行标注，将标注的胰腺器官作为标签，将标注完的CT影像数据集作为带标签的训练集；步骤2，构建分割模型；所述的分割模型包括相连的编码器、残差单元分支和解码器；所述的编码器用于对带标签的训练集中的CT影像数据进行编码，得到胰腺器官语义特征图；所述的残差单元分支用于对带标签的训练集中的CT影像数据处理，得到语义特征图；所述的解码器用于对编码器输出的胰腺器官语义特征图和残差单元分支输出的语义特征图进行解码，得到特征图；步骤3，将步骤1获取的带标签的训练集作为输入，采用戴斯相似度系数损失作为损失函数，对步骤2构建的分割模型进行训练，获得训练好的分割模型，即胰腺器官分割模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 胰腺器官分割模型的构建方法、胰腺器官分割方法及系统
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