公开(公告)号：CN114155259A

公开(公告)日：2022-03-08

申请号：CN202111482702.4

申请日：2021-12-07

Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院 ,  重庆大学 ,  重庆市巴南区人民医院

Inventor： 杨维斌 ,  王翊 ,  王光宪 ,  林博 ,  张勇

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/70 ,  G06N3/04 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提出了一种基于轻量化3D卷积神经网络的颅内动脉瘤自动分割系统，包括：样本预处理模块：提取范围为[A,B]的HU值，然后归一化到[0,1]；样本生成模块：采用滑动窗口的方法得到样本，然后采用训练样本平衡法对样本进行训练；网络训练模块：将样本输入到网络中进行训练；识别模块：采用由粗到细的分割策略，获得分割结果；样本预处理模块的输出端与样本生成模块的输入端相连，样本生成模块的输出端与样本生成模块的输入端相连，样本生成模块的输出端与网络训练模块的输入端相连，网络训练模块的输出端与识别模块的输入端相连。本发明能够快速、稳定和准确的分割颅内动脉瘤。

公开(公告)号：CN113269764A

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN202110623683.6

申请日：2021-06-04

Applicant: 重庆大学 ,  重庆市巴南区人民医院

Inventor： 王翊 ,  王光宪 ,  张勇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/194 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种颅内动脉瘤自动分割方法、系统、样本处理及模型训练方法。其包括一种颅内动脉瘤自动分割模型构建方法：采集颅内动脉瘤CTA样本；搭建网络；将颅内动脉瘤CTA样本划分为多个体数据块，将其作为训练样本于所述网络中进行粗分割训练，提取到感兴趣区域；将提取到的感兴趣区域划分为多个体数据块，作为训练样本于另一网络中进行精分割训练，粗分割和精分割的网络可以相同也可以不同，分割出颅内动脉瘤；训练过程中增加小于规定大小的颅内动脉瘤的体数据块的迭代次数；对训练后的卷积神经网络模型进行验证。该构建方法解决了颅内动脉瘤分割任务中存在的样本不平衡、过分割、小颅内动脉瘤漏分以及分割边缘分割精度差等问题。