一种基于深度学习的CT图像肝脏动脉分割方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010137293.3
IPC分类号：G06T7/11;G06T7/136;G06N3/04
申请日期：
2020-03-03
申请人：
天津精诊医疗科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的CT图像肝脏动脉分割方法及系统
申请号	CN202010137293.3	申请日期	2020-03-03
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-04-10	公开/公告号	CN110992383A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/11 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/10 分割；边缘检测（基于运动的分割入G06T 7/215）〔2017.01〕 G06T7/11 区域分割〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;T;7;/;1;3;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	天津精诊医疗科技有限公司	申请人地址	天津市滨海新区生态城动漫中路126号动漫大厦B2区-6F-004 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	天津精诊医疗科技有限公司	当前权利人	天津精诊医疗科技有限公司
发明人	赵威;申建虎;代笃伟;王博;张伟
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的CT图像肝脏动脉分割方法及系统，属于医学图像处理和人工智能技术领域。所述方法包括：获取所有肝脏CT显影图像，并将图像尺寸调整为固定尺寸；将肝脏部分的CT值进行归一化处理，并输入神经网络模型；计算神经网络模型的输出与肝脏动脉掩模的损失值，并据此更新神经网络模型的参数；遍历所有训练样本，完成神经网络模型的训练学习，得到肝脏动脉分割模型；根据肝脏动脉分割模型，对归一化处理后的肝脏部分的CT值进行分割，得到肝脏动脉的分割结果。所述系统包括获取模块、调整模块、归一输入模块、计算更新模块、训练模块及分割模块。本发明可以精确地得到肝动脉的实际情况，分割过程完全不需要人为参与。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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