发明专利已授权

一种基于深度网络的视神经自动分割方法

Name: 一种基于深度网络的视神经自动分割方法
SKU: 2020113817675
Availability: InStock

📄 申请号：CN202011381767.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-12-01

公开号

CN112489048B

公开日

2024-04-16

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 , G06T5_40 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

医学图像分割医学图像分割深度学习医学影像处理

应用场景

眼科疾病诊断, 医学影像分析, 计算机辅助诊断

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摘要

一种基于深度网络的视神经自动分割方法，使用具有NVIDIA GeForce系列显卡的操作平台，通过对标注数据进行预处理及深度网络训练等一系列操作，得出网络模型，能够对视神经结构进行预测分割。相比较于常用的人工标注和基于可变模型的分割方法，本发明可以更为快速地获得视神经分割数据，分割精度通过深度网络学习得到提高，能够为视神经分割过程提供精确、高效的方法，还能够为其他颅神经提供可重复分析的方法。

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

基于深度置信网络的卸船机关联规则故障预测模型方法

当前第 / 件

一种虚实结合的反应时运动时测试实验装置

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