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摘 要:本发明公开了一种基于多深度信念网络的磁共振MRI前列腺3D图像分割方法。主要解决现有技术因人工选择特征,导致分割精度低的问题。其实现方案是:根据患者图像获取每个患者的数据集,将每个患者数据集分为三部分;用这三部分训练集分别训练三个结构相同的深度信念网络和三个softmax分类器;将三个测试集输入到三个网络中;用三个softmax分类器对三个网络的输出进行分割,并将三个测试集的分割结果依次叠加,得到测试集的初分割结果;使用三维形态学对测试集初分割结果进行处理,得到最终的分割结果。本发明无需人工选择,能有效利用磁共振MRI序列图像上下层的信息特征,提高了分割的准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201610048013.5 | 专利名称: | 基于多深度信念网络的磁共振前列腺3D图像分割方法 |
申请日: | 2016-01-25 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/155搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |