一种基于不确定性引导的交互式医学图像分割方法
Abstract:
本发明公开了一种基于不确定性引导的交互式医学图像分割方法,涉及的是图像处理领域,特别是医学图像分割技术领域。本发明首先建立一个包含金标准的训练图像集,然后使用一种分组卷积深度神经网络进行训练,对于一幅三维图像可同时得到初始分割结果及其不确定性估计。在不确定性估计的基础上,算法自动推荐需要操作者修正的切片,即不确定性程度最大的切片。在当前所推荐的切片中,人工提供交互信息后,采用交互式水平集对初始分割结果进行修正。本发明能克服传统的交互式分割方法需要的人工交互多、交互效率低的问题,通过不确定性引导人工交互,在提高人工交互的效率的同时,能够获得精确的分割结果。
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