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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明涉及一种基于边缘信息增强的肾脏肿瘤CT图像分割方法，与现有技术相比解决了CT图像中肾脏肿瘤边缘分割不准确的缺陷。本发明包括以下步骤：构建肾脏肿瘤CT图片数据集；构建边缘增强CT图像分割网络；边缘增强CT图像分割网络的训练；待检测肾脏肿瘤CT图像的获取；肾脏肿瘤CT图像分割结果的获得。本发明将提取的边缘特征信息与增强的不同尺度的特征信息进行融合，并与深层特征拼接，大大增强了特征的利用率，实现了对肾脏肿瘤的准确分割，尤其提高了对肾脏肿瘤的边缘的分割精度。
主权项：1.一种基于边缘信息增强的肾脏肿瘤CT图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：11构建肾脏肿瘤CT图片数据集：获取肾脏肿瘤CT图片，并对其进行图像预处理，生成肾脏肿瘤CT图片数据集；12构建边缘增强CT图像分割网络：基于编码器模型结合残差多尺度特征提取器RMFE模块、边缘探测模块和边缘引导融合模块构建出边缘增强CT图像分割网络；13边缘增强CT图像分割网络的训练：将预处理后的肾脏肿瘤CT图片数据集输入边缘增强CT图像分割网络进行训练；14待检测肾脏肿瘤CT图像的获取：获取待检测肾脏肿瘤CT图像并进行预处理；15肾脏肿瘤CT图像分割结果的获得：将预处理后的待检测肾脏肿瘤CT图像输入训练后的边缘增强CT图像分割网络，得到肾脏肿瘤CT图像分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于边缘信息增强的肾脏肿瘤CT图像分割方法
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