公开(公告)号：CN110706209B

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN201910874099.0

申请日：2019-09-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 舒华忠 ,  王如梦 ,  谢展鹏 ,  伍家松 ,  孔佑勇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/73 ,  G06T17/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种一种网格网络的大脑磁共振图像肿瘤自动定位方法，提出了一种新的三维物物体检测方法，采用一种浅层的三维卷积神经网络模型提取图像特征，采用网格方式进行分类定位。本发明包括：从基于残差网络的三维深度卷积神经网络的骨干网络中获得图像的特征，基于骨干网络获得的特征图像进行大脑肿瘤定位。本发明能较好地应用于大脑核磁共振图像，实现三维核磁共振图像中的肿瘤区域定位，定位结果准确，且计算资源代价较低。

公开(公告)号：CN110706209A

公开(公告)日：2020-01-17

申请号：CN201910874099.0

申请日：2019-09-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 舒华忠 ,  王如梦 ,  谢展鹏 ,  伍家松 ,  孔佑勇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/73 ,  G06T17/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种一种网格网络的大脑磁共振图像肿瘤自动定位方法，提出了一种新的三维物物体检测方法，采用一种浅层的三维卷积神经网络模型提取图像特征，采用网格方式进行分类定位。本发明包括：从基于残差网络的三维深度卷积神经网络的骨干网络中获得图像的特征，基于骨干网络获得的特征图像进行大脑肿瘤定位。本发明能较好地应用于大脑核磁共振图像，实现三维核磁共振图像中的肿瘤区域定位，定位结果准确，且计算资源代价较低。