公开(公告)号：CN116229071A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310192373.2

申请日：2023-03-02

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 余航 ,  谢子川 ,  刘志恒 ,  解立志 ,  尹相杰 ,  李晨阳 ,  张立娜 ,  杜思瑶 ,  高斯

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06T7/136 ,  G06T7/13 ,  G06T7/194 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明旨在解决现有方法对核磁共振影像MRI(MagnaticResonanceImaging)的多功能模态利用率低下的问题，提出了一种基于多模态MRI的集成MP‑Unet分割方法，其实现思路为：对影像进行归一化并去噪；生成Unet数据集，通过Unet精度来衡量模态质量；优质模态作为MP‑Unet模型训练用的数据集；构建MP‑Unet并进行模型训练；训练出的多组MP‑Unet模型结合Bagging算法进行集成决策分割。本发明对MRI影像进行目标分割时，可以结合多种模态数据，极大提高对MRI影像的分割精度，Bagging算法可集成多个MP‑Unet，进一步提高对MRI影像的分割精度，并有效减少非正确预测。