公开(公告)号：CN113935961A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111153500.5

申请日：2021-09-29

Applicant: 西安邮电大学

Inventor： 刘伟 ,  刘承乾 ,  仵晨阳 ,  卫毅然 ,  贺晨

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/187 ,  G06V20/62 ,  G06V30/148 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于乳腺钼靶图像胸肌分割方法，为解决目前内外侧斜位视角乳腺钼靶图像中，胸肌区域分割采用的传统图像分割方法和深度学习法，均存在无法对计算机X线摄影CR图像进行胸肌分割、算法复杂、实际应用困难，以及测试数据集容量较小的技术问题，提供一种鲁棒性乳腺钼靶MLO视角图像胸肌分割方法，对多个钼靶MLO视角图像中的胸肌区域轮廓进行勾勒，得到胸肌区域轮廓二值掩码图像，对所述钼靶MLO视角图像和与其对应的所述胸肌区域轮廓二值掩码图像进行深度网络训练，得到深度网络模型，通过所述深度网络模型对钼靶MLO视角图像进行胸肌区域分割，得到初始分割结果，通过多项式曲线拟合法和填充算法对所述初始分割结果进行优化，得到胸肌分割结果。