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公开(公告)号：CN118196116A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410298319.0
申请日：2024-03-15
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于医学与人工智能交叉应用领域，公开一种基于深度学习的MRI图像分割方法，步骤如下：首先，在数据预处理部分，采用一种基于高斯‑拉普拉斯组合滤波方式对图像进行降噪和边缘提取，增强不同区域间的对比度，同时对图像进行数据增强和标准化处理。其次，在模型训练部分，本发明采用nnU‑Net作为基线模型，结合2D UNet主干网络，其网络中包含着对称的编码器和解码器，通过提取我们传入图像的特征，并将特征图上采样到原始图像大小的操作，来进行分割预测。同时采用Dice和交叉熵作为模型的损失函数，最后通过集成选择，得出网络的最优模型。
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