公开(公告)号：CN113902758A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202111195866.9

申请日：2021-10-14

Applicant: 吉林大学

Inventor： 张小利 ,  李雄飞 ,  冯云丛 ,  黄萨 ,  胡笑含 ,  于爽 ,  丁天奇

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/90 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于双路径胶囊网络的脑部MR图像分割方法，该方法包括：第一，构建基于区域注意的半监督深度网络，通过全卷积置信网络对抗训练分割网络，获得标注样本数据；第二，根据像素的局部细节信息和全局信息，构建双路径胶囊网络；第三，采用输入连接、局部路径连接、预输出连接3种不同的连接方式，构建基于区域的胶囊网络级联架构，获得3种不同的分割结果；第四，采用融合策略将3种不同的分割结果进行合并，以获得最终的分割结果。本发明所述方法通过基于区域注意的半监督学习策略解决医学图像标注样本数据相对较少的问题，并采用级联架构描述相邻像素间的标签依赖关系，提高图像分割的准确度。实验结果表明，所述基于双路径胶囊网络的脑部MR图像分割方法能够有效处理脑部MR图像，并获得较好的分割结果。

公开(公告)号：CN111445478A

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN202010190048.9

申请日：2020-03-18

Applicant: 吉林大学

Inventor： 吴春国 ,  白烁彤 ,  黄萨 ,  梁艳春

IPC: G06T7/11 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明公开了一种用于CTA图像的颅内动脉瘤区域自动检测系统及检测方法，包括：数据增强模块，其用于将采集后的CTA图像数据进行增强处理；疑似区域预选模块，其用于对增强后的CTA图像数据进行模型训练，确定疑似区域的中心坐标；精细目标检测模块，其用于根据所述中心坐标裁剪原始图像后，进行模型训练，在所述原始图像上标注颅内动脉瘤所在区域；多维度融合模块，其用于根据所述中心坐标裁剪三维立体图像后，进行模型训练，在所述三维立体图像上标注颅内动脉瘤所在区域，进而结合精细目标检测结果，在所述原始图像上标注颅内动脉瘤所在区域；增量训练模块，其用于采集新增的CTA图像，重新确定颅内动脉瘤所在区域。