公开(公告)号：CN110070546A

公开(公告)日：2019-07-30

申请号：CN201910313994.5

申请日：2019-04-18

申请人： 山东师范大学

发明人： 李登旺 ,  赵承倩 ,  吴敬红 ,  孔问问 ,  刘英超 ,  虞刚 ,  陆华 ,  刘丹华 ,  薛洁 ,  黄浦

IPC分类号： G06T7/11 ,  G06T7/12 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的多目标危及器官自动分割方法、装置及系统，该方法包括：接收患者输入图像；将患者输入图像进行格式转换，转换为JPEG格式数据；将JPEG格式数据输入根据物理师手工分割结果训练的Overfeat定位检测网络，自动选取包含多目标危及器官的感兴趣区；将自动选取的感兴趣区输入FCN初始化分割网络，进行轮廓推断；将轮廓推断得到的初始边界轮廓和接收的人工标记边界进行坐标化，映射到输入图像，提取DAISY特征，得到DAISY特征图像；将DAISY特征图像输入根据物理师手工分割结果训练的深度信念网络，得到危及器官的精确分割边界，即分割结果。

公开(公告)号：CN110070546B

公开(公告)日：2021-08-27

申请号：CN201910313994.5

申请日：2019-04-18

申请人： 山东师范大学

发明人： 李登旺 ,  赵承倩 ,  吴敬红 ,  孔问问 ,  刘英超 ,  虞刚 ,  陆华 ,  刘丹华 ,  薛洁 ,  黄浦

IPC分类号： G06T7/11 ,  G06T7/12 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的多目标危及器官自动分割方法、装置及系统，该方法包括：接收患者输入图像；将患者输入图像进行格式转换，转换为JPEG格式数据；将JPEG格式数据输入根据物理师手工分割结果训练的Overfeat定位检测网络，自动选取包含多目标危及器官的感兴趣区；将自动选取的感兴趣区输入FCN初始化分割网络，进行轮廓推断；将轮廓推断得到的初始边界轮廓和接收的人工标记边界进行坐标化，映射到输入图像，提取DAISY特征，得到DAISY特征图像；将DAISY特征图像输入根据物理师手工分割结果训练的深度信念网络，得到危及器官的精确分割边界，即分割结果。