结合改进U-Net和CMF的三维脑肿瘤图像分割方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910295526.X
IPC分类号：G06T7/11
申请日期：
2019-04-12
申请人：
天津大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	结合改进U-Net和CMF的三维脑肿瘤图像分割方法
申请号	CN201910295526.X	申请日期	2019-04-12
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2019-08-13	公开/公告号	CN110120048A
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查看分类表>
申请人	天津大学	申请人地址	天津市南开区卫津路92号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	天津大学	当前权利人	天津大学
发明人	白柯鑫;李锵;关欣
代理机构	天津市北洋有限责任专利代理事务所	代理人	程毓英

摘要

本发明涉及一种结合改进U‑Net和CMF的三维脑肿瘤图像分割方法，包括下列步骤：1)数据预处理；2)改进的U‑Net卷积神经网络初分割：改进的U‑Net卷积神经网络包含一个用于提取特征的分析路径和一个用于恢复目标对象的合成路径；搭建好改进的U‑Net卷积神经网络模型后，利用训练集对改进的卷积神经网络模型进行训练；在训练过程中，将患者的四种模态数据当作神经网络的四个通道输入到改进的U‑Net卷积神经网络模型中，以便网络学习到不同模态的不同特征，进行更精确的分割,得到粗分割结果；3)连续最大流算法再分割。

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！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供