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一种脑瘤MRI图像分割方法及系统
摘要文本
本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种脑瘤MRI图像分割方法及系统，所述方法包括：S1、获取待分割的MRI图像；S2、将所述待分割的MRI图像输入至训练的MRI图像分割模型中，所述训练的MRI图像分割模型针对该待分割的MRI图像中的脑瘤区域和正常脑组织区域进行标识分割，得到分割结果；分割结果包括该MRI图像分割模型在该待分割的MRI图像中所标识出的脑瘤区域；预先将3D U‑Net中每一卷积层设置为大核卷积，并在3D U‑Net的编码器中的每个大核卷积后分别添加一个自注意力层，得到所述MRI图像分割模型；预先采用训练数据集对所述MRI图像分割模型进行训练，得到训练的MRI图像分割模型。
申请人信息
- 申请人:北京航空航天大学杭州创新研究院
- 申请人地址:310051 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号
- 发明人: 北京航空航天大学杭州创新研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种脑瘤MRI图像分割方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311786325.2 |
| 申请日 | 2023/12/25 |
| 公告号 | CN117496516A |
| 公开日 | 2024/2/2 |
| IPC主分类号 | G06V20/70 |
| 权利人 | 北京航空航天大学杭州创新研究院 |
| 发明人 | 张磊; 齐永兴; 刘建伟; 关振宇 |
| 地址 | 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号 |
专利主权项内容
1.一种脑瘤MRI图像分割方法，其特征在于，包括：S1、获取待分割的MRI图像；S2、将所述待分割的MRI图像输入至训练的MRI图像分割模型中，所述训练的MRI图像分割模型针对该待分割的MRI图像中的脑瘤区域和正常脑组织区域进行标识分割，得到分割结果；其中，分割结果包括该MRI图像分割模型在该待分割的MRI图像中所标识出的脑瘤区域；其中，预先将3D U-Net中每一卷积层设置为大核卷积，并在3D U-Net的编码器中的每个大核卷积后分别添加一个自注意力层，得到所述MRI图像分割模型；预先采用训练数据集对所述MRI图像分割模型进行训练，得到训练的MRI图像分割模型。