公开(公告)号：CN109035197A

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201810552230.7

申请日：2018-05-31

申请人： 东南大学

发明人： 杨冠羽 ,  潘覃 ,  李国清 ,  周忠稳 ,  王传霞 ,  孔佑勇 ,  伍家松 ,  杨淳沨 ,  舒华忠 ,  罗立民

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11

CPC分类号： G06T7/0012 ,  G06T7/11 ,  G06T2207/10081 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20084

摘要： 本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的CT造影图像肾脏肿瘤分割方法。该方法首先粗略分割出CT造影图像中的肾脏区域，并对其中的肾脏和肿瘤分别标注，生成数据集，然后将训练集送入基于金字塔池化和逐步特征增强模块的卷积神经网络中训练，得到训练模型，利用得到的训练模型对新的肾脏数据进行预测，得到肾脏肿瘤的分割掩模。本发明还提出一种基于三维卷积神经网络的CT造影图像肾脏肿瘤分割系统，本发明主要解决了肾脏肿瘤难图像分割的问题，通过本发明能够直接得到肾脏肿瘤的分割掩模。

公开(公告)号：CN109035197B

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN201810552230.7

申请日：2018-05-31

申请人： 东南大学

发明人： 杨冠羽 ,  潘覃 ,  李国清 ,  周忠稳 ,  王传霞 ,  孔佑勇 ,  伍家松 ,  杨淳沨 ,  舒华忠 ,  罗立民

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11

摘要： 本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的CT造影图像肾脏肿瘤分割方法。该方法首先粗略分割出CT造影图像中的肾脏区域，并对其中的肾脏和肿瘤分别标注，生成数据集，然后将训练集送入基于金字塔池化和逐步特征增强模块的卷积神经网络中训练，得到训练模型，利用得到的训练模型对新的肾脏数据进行预测，得到肾脏肿瘤的分割掩模。本发明还提出一种基于三维卷积神经网络的CT造影图像肾脏肿瘤分割系统，本发明主要解决了肾脏肿瘤难图像分割的问题，通过本发明能够直接得到肾脏肿瘤的分割掩模。