公开(公告)号：CN118411516A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202310888554.9

申请日：2023-07-19

Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院

Inventor： 梁挺 ,  张娜 ,  黄俊辉

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种乳腺肿瘤图像分割方法，涉及图像深度学习技术领域，包括如下步骤：获取乳腺肿瘤DCE‑MRI图像的图像特征图；构建二维卷积网络和三维卷积网络构成的级联网络；利用三维卷积网络的滤波器对输入的图像特征图进行下采样，并使用空间金字塔池ASPP模块获取多尺度的图像特征；通过膨胀卷积融合不同尺度的图像特征，得到分割后的低分辨率特征图；将低分辨率特征图映射到像素级分割图获得粗略的分割结果；将分割结果在通道维度上与输入的图像特征图拼接；利用二维卷积网络的滤波器提取拼接后的图像特征图，并进行下采样，获得最终的凸显特征，输出最终的分割结果。本发明提高了乳腺DCE‑MRI图像的病灶分割准确度和效率。