公开(公告)号：CN115797308A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211594001.4

申请日：2022-12-13

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 邱兆文 ,  高欣 ,  周隆熙 ,  丁艺童

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于DCE‑MRI的乳腺肿瘤分割方法，属于医学图像处理技术领域。为解决现有的图像处理方法对低质量DCE‑MRI结果进行乳腺肿瘤分割时，得到的结果往往召回率较低，无法对乳腺肿瘤进行稳定、准确的预测的问题。本发明设计两个阶段的2.5D U‑Net分割模型；将预处理的DCE‑MRI数据输入第一阶分割段模型进行分割，得到每个体素的肿瘤概率掩膜；以心脏作为“健康组织”，根据其被预测为肿瘤的概率定量数据质量，并确定最佳阈值；将得到的肿瘤概率与阈值比较确定可疑区域；将DCE‑MRI数据与第一阶段模型的分割结果输入至第二阶段模型，通过同样的方法对肿瘤进行分割，得到肿瘤分割结果。通过本发明方法，不但极大减小了乳腺肿瘤的搜索范围，且实现了乳腺肿瘤的精准分割。