- 专利标题： 基于边缘和邻域信息的息肉图像分割方法及成像方法
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申请号： CN202311461228.6申请日： 2023-11-06
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公开(公告)号： CN117197166B公开(公告)日： 2024-02-06
- 发明人: 沈海澜 , 吴奇 , 陈再良 , 张健
- 申请人： 中南大学
- 申请人地址： 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
- 专利权人： 中南大学
- 当前专利权人： 中南大学
- 当前专利权人地址： 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
- 代理机构： 长沙永星专利商标事务所
- 代理商 周咏; 米中业
- 主分类号： G06T7/12
- IPC分类号： G06T7/12 ; G06N3/0455 ; G06N3/0464 ; G06N3/048 ; G06N3/084 ; G06T7/00 ; G06T7/187 ; G06V10/40 ; G06V10/80
摘要：
本发明公开了一种基于边缘和邻域信息的息肉图像分割方法，包括获取息肉图像数据信息并标注；进行息肉边缘提取和息肉邻域提取得到息肉区域边缘标签和息肉区域邻域标签；进行随机数据增强得到训练数据集；构建得到息肉图像分割初始模型并采用训练数据集训练得到息肉图像分割模型；采用息肉图像分割模型进行实际的息肉图像分割。本发明还公开了一种包括所述基于边缘和邻域信息的息肉图像分割方法的系统。本发明不仅能够实现息肉图像的分割，而且分割准确性更好，分割边缘更加清晰，可靠性更高，精确性更好，分割效果更好。(56)对比文件Zailiang Chen等.FDCT: Fusion-GuidedDual-View Consistency Training for semi-supervised tissue segmentation on MRI.《Computers in Biology and Medicine》.2023,第106908页.魏晓雍等.基于分割融合算法的WCE 过曝光图像修正研究《.通信技术》.2021,第54卷(第5期),第1095-1102页.Yeganeh Jalali等.ResBCDU-Net: A DeepLearning Framework for Lung CT ImageSegmentation《.sensors》.2021,第1-24页.
公开/授权文献
- CN117197166A 基于边缘和邻域信息的息肉图像分割方法及成像方法 公开/授权日：2023-12-08
