公开(公告)号：CN112837276B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202110075763.2

申请日：2021-01-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 左瑾 ,  栾晓 ,  李智星

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明涉及一种基于级联深度神经网络模型的脑胶质瘤分割方法，属于医学图像处理领域。该模型包括WT‑Net、TC‑Net和ET‑Net编码解码子模块，并且WT‑Net编码解码子模块与TC‑Net编码解码子模块级联，TC‑Net编码解码子模块与ET‑Net编码解码子模块级联；编码解码子模块皆包括编码部分、解码部分和跳层连接。本发明将复杂的多分类问题分解成三个二分类问题，级联模型解决了样本利用程度不高、训练样本不均衡以及特征提取过程中全局信息损失问题，实现了MRI图像脑胶质瘤自动分割，对医生诊断病情具有辅助作用。

公开(公告)号：CN112837276A

公开(公告)日：2021-05-25

申请号：CN202110075763.2

申请日：2021-01-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 左瑾 ,  栾晓 ,  李智星

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明涉及一种基于级联深度神经网络模型的脑胶质瘤分割方法，属于医学图像处理领域。该模型包括WT‑Net、TC‑Net和ET‑Net编码解码子模块，并且WT‑Net编码解码子模块与TC‑Net编码解码子模块级联，TC‑Net编码解码子模块与ET‑Net编码解码子模块级联；编码解码子模块皆包括编码部分、解码部分和跳层连接。本发明将复杂的多分类问题分解成三个二分类问题，级联模型解决了样本利用程度不高、训练样本不均衡以及特征提取过程中全局信息损失问题，实现了MRI图像脑胶质瘤自动分割，对医生诊断病情具有辅助作用。