发明专利 已授权

基于可变形U-Net的自适应医学图像分割方法

📄 申请号:CN202211611945.8 📄 发布日:2026/09/30

著录项目信息

申请日
2022-12-15
公开号
CN115661144B
公开日
2023-06-13
申请人
湖南工商大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

所属领域

应用场景

医学影像分析, 辅助诊断, 病灶检测, 器官分割

摘要

本发明实施例中提供了一种基于可变形U‑Net的自适应医学图像分割方法,属于图像处理技术领域,具体包括:获取样本医学图像数据集并进行图像增强操作,得到训练图像集和验证图像集及其对应的标签集;构建基于可变形U‑Net的自适应医学图像分割模型并利用训练图像集及其对应的标签集进行模型训练;利用验证图像集及其对应的标签集,进行基于可变形U‑Net的自适应医学图像分割模型的验证,利用随机数种子,对模型的参数进行调整优化,获得表现最佳的基于可变形U‑Net的目标自适应医学图像分割模型;将待分割医学图像输入目标自适应医学图像分割模型,得到病灶区域分割结果。通过本发明的方案,提高了医学图像分割的适应性和精准度。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN115661144B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图2
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