公开(公告)号：CN111080575B

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN201911154760.7

申请日：2019-11-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 孔佑勇 ,  熊子瑾 ,  徐宏岩 ,  鲍旭东 ,  舒华忠

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种基于残差密集U形网络模型的丘脑分割方法，包括如下步骤：S1：对训练样本图像数据进行预处理；S2：构建待训练的语义分割网络模型；S3：将预处理后的训练样本图像，作为待训练的语义分割网络模型的输入，对待训练的语义分割网络模型进行训练，获取训练好的丘脑分割模型；S4：将待分割原始图像进行轴向面切片，并作为训练好的丘脑分割模型的输入，获取待分割原始图像的初步分割图像；S5：将待分割原始图像的初步分割图像进行拼接，获得三维丘脑分割结果图像。本发明的丘脑分割方法通过运用残差学习，增加了网络深度使得网络整体特征提取能力，解决了增加深度带来的副作用，即梯度弥散问题，从而使得丘脑组织更易提取。

公开(公告)号：CN111080575A

公开(公告)日：2020-04-28

申请号：CN201911154760.7

申请日：2019-11-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 孔佑勇 ,  熊子瑾 ,  徐宏岩 ,  鲍旭东 ,  舒华忠

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种基于残差密集U形网络模型的丘脑分割方法，包括如下步骤：S1：对训练样本图像数据进行预处理；S2：构建待训练的语义分割网络模型；S3：将预处理后的训练样本图像，作为待训练的语义分割网络模型的输入，对待训练的语义分割网络模型进行训练，获取训练好的丘脑分割模型；S4：将待分割原始图像进行轴向面切片，并作为训练好的丘脑分割模型的输入，获取待分割原始图像的初步分割图像；S5：将待分割原始图像的初步分割图像进行拼接，获得三维丘脑分割结果图像。本发明的丘脑分割方法通过运用残差学习，增加了网络深度使得网络整体特征提取能力，解决了增加深度带来的副作用，即梯度弥散问题，从而使得丘脑组织更易提取。