申请/专利权人：上海交通大学

申请日：2020-09-22

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN112132841B

主分类号：G06T7/11

分类号：G06T7/11;G06T7/187;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.01.12#实质审查的生效;2020.12.25#公开

摘要：本发明实施例提供一种医疗图像切割方法及装置，所述方法包括：将待进行切割的医疗图像输入图像切割模型中，输出切割为小块的子医疗图像；图像切割模型包括图像偏移模块、特征提取模块、条件随机场模块和切割模块，图像偏移模块用于根据预设偏移量集合和第一区域的第一小块子图像，获取多个不同区域的第二小块子图像集合，特征提取模块用于提取各第二小块子图像的特征，条件随机场模块用于获取各第二小块子图像与第一小块子图像标注相同的概率，并通过损失函数计算各概率对应的损失值，切割模块用于对医疗样本图像进行切割。本发明实施例能够实现自适应切割医疗图像，并提高了神经网络训练效率，降低了神经网络训练成本。

主权项：1.一种医疗图像切割方法，其特征在于，包括：获取待进行切割的医疗图像；将所述医疗图像输入图像切割模型中，输出切割为小块的子医疗图像；其中，所述图像切割模型是基于带有分类标注的医疗样本图像训练得到的，所述图像切割模型包括图像偏移模块、特征提取模块、条件随机场模块和切割模块；所述图像偏移模块用于根据预设偏移量集合，将医疗样本图像中第一区域的第一小块子图像分别增加偏移量集合中的每一偏移量，获取多个不同区域的第二小块子图像集合，所述特征提取模块用于提取所述各第二小块子图像的特征，所述条件随机场模块用于以所述各第二小块子图像的特征为输入，获取各第二小块子图像与第一小块子图像标注相同的概率，并通过损失函数计算各概率对应的损失值，所述切割模块用于根据计算得到的最大损失值对应的偏移量，对所述医疗样本图像进行切割；其中，在对所述图像切割模型进行训练时，通过所述损失值来优化所述特征提取模块和所述条件随机场模块，直至满足预设收敛条件。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学 医疗图像切割方法及装置

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