申请/专利权人：南京邮电大学

申请日：2022-06-15

公开（公告）日：2022-09-30

公开（公告）号：CN115131369A

主分类号：G06T7/11

分类号：G06T7/11;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.10.25#实质审查的生效;2022.09.30#公开

摘要：本发明公开了一种基于3DA‑U‑Nets架构的CT图像肝脏肿瘤分割方法，该方法包括：将CT图像输入三维注意力结构3DA与U‑Net网络结合得到一级肝脏分割网络3DA‑U‑Net对肝脏进行分割，得到肝脏掩膜，其中三维注意力结构利用从多个维度扫描全局图像，重点关注目标所在区域和特性，降低与肿瘤无关信息的关注度，以提升网络的效率与准确性；再使用肝脏掩膜与图像本身进行计算得到肝脏区域的图像集；将肝脏掩膜和CT图像进行掩膜计算，得到肝脏区域图像集输入二级肝脏肿瘤分割网络3DA‑U‑Net中得到肝肿瘤的分割结果；以上两级网络共同组成基于3DA‑U‑Nets架构的CT图像肝脏肿瘤分割方法，本发明能够快速、准确的进行肝脏肿瘤分割。

主权项：1.一种CT图像肝脏肿瘤分割方法，其特征在于，包括：获取包含肝脏肿瘤的CT图像；利用基于3DA-U-Net的一级肝脏分割网络从CT图像中分割出肝脏区域，并根据预设置的阈值将肝脏区域转化为二值的肝脏掩膜；对所述CT图像与所述肝脏掩膜进行掩膜运算，得到肝脏感兴趣区域；利用基于3DA-U-Net的二级肿瘤分割网络对所述肝脏感兴趣区域进行特征提取，得到CT图像深层特征；根据所述CT图像深层特征，输出肝脏肿瘤分割结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 一种基于3DA-U-Nets架构的CT图像肝脏肿瘤分割方法

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