公开(公告)号：CN111784676A

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN202010630550.7

申请日：2020-07-03

Applicant: 湖南大学

Inventor： 常炳国 ,  姜群 ,  石华龙 ,  张芬奇 ,  常雨馨

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种用于肝脏CT影像的特征提取与分割新方法，包括获取肝脏肿瘤CT图像数据并重采样；采用模糊聚类方法划分图像数据的感兴趣区域，得到感兴趣区域作为质心并获取核心学习样本；对核心学习样本进行预处理；采用强化学习搜索基线网络形成自适应三维卷积深度学习网络；采用样本数据对自适应三维卷积深度学习网络进行训练得到特征提取与分割模型；采用特征提取与分割模型对肝脏CT图像进行特征提取和分割。本发明不需要人工标定条件，能够提取到更加高级的抽象特征，能够自动高效地进行肝脏图像的特征分割，而且特征分割效率更高；同时本发明的可靠性高，实用性好。