发明公开
- 专利标题： 一种基于深度学习的医学影像分割方法
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申请号： CN201911416961.X申请日： 2019-12-31
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公开(公告)号： CN111145170A公开(公告)日： 2020-05-12
- 发明人: 陈俊江 , 刘宇 , 贾树开 , 陈智 , 方俊 , 李治熹
- 申请人： 电子科技大学 , 四川省人民医院
- 申请人地址： 四川省成都市高新西区西源大道2006号
- 专利权人： 电子科技大学,四川省人民医院
- 当前专利权人： 电子科技大学,四川省人民医院
- 当前专利权人地址： 四川省成都市高新西区西源大道2006号
- 代理机构： 成都点睛专利代理事务所
- 代理商 孙一峰
- 主分类号： G06T7/00
- IPC分类号： G06T7/00 ; G06T7/11 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明属于医学图像处理和计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于深度学习的医学影像分割方法。本发明的方法在在U-Net Baseline基础上，融合多尺度框架、密集卷积网络、注意力机制、金字塔模型、小样本增强等多种技术，有助于实现特征重用、恢复丢失的上下文信息、抑制无关区域的响应、提高小ROI的性能，解决了超声图像样本少、像素低、边界模糊、差异性大等痛点问题，获得了最优分割效果。
公开/授权文献
- CN111145170B 一种基于深度学习的医学影像分割方法 公开/授权日：2022-04-22
