发明专利已授权

一种基于多视图和3维卷积融合策略的PET图像分割方法

📄 申请号：CN201911092379.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-11-11

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_10

IPC 分类号

G06T7_10

技术画像

所属领域

医学影像处理医学影像处理图像分割深度学习

应用场景

医学影像分析, 肿瘤诊断, PET成像, 辅助诊断, 医学图像处理

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摘要

一种基于多视图和3维卷积融合策略的PET图像分割方法，包括以下步骤：步骤1，针对3维PET图像的特点修改原始的网络模型,使之适合学习分割3维的PET数据；步骤2，将3维的PET数据进行预处理,使之符合对应网络需要的形状和尺寸,有助于网络的收敛速度和分割的准确性；步骤3，对应预处理方式的数据输入至对应的卷积神经网络中学习,得到对应的模型；步骤4、将测试数据分别输入到预测模型中，将多个模型的预测结果通过一个简单的3维卷积网络进行融合得到测试数据的最终的预测结果。本发明增加了3维数据的信息利用，并通过3维卷积神经网络自适应的融合了2维模型和3维模型的优点,提高了分割的准确率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于改进A-Star算法的智能仓储多AGV调度方法

当前第 / 件

考虑非线性与负序负荷的多构网型变流器电流协调分配与电压优化控制方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_10)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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