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基于UNet卷积神经网络的膀胱超声图像分割方法及装置【异议或纠错】

档案编号: CQ-954-8369-5427
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06T7/00;G06T7/10类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明提供了一种基于UNet卷积神经网络的膀胱超声图像分割方法及装置,所述方法包括,利用超声扫描设备获取人体的膀胱超声图像;构建膀胱超声图像的训练集和测试集,训练集和测试集中包括了经过标注和数据增强处理后的所有膀胱超声图像数据;构建UNet卷积神经网络模型,所述UNet卷积神经网络模型包括下采样层和上采样层;利用膀胱超声图像的训练集图像数据对构建的UNet网络模型进行训练,生成网络模型,并利用膀胱超声图像的测试集图像数据对模型效果进行测试;利用训练好的UNet网络模型对超声设备获取的实际膀胱超声图像进行分割。本发明能够消除噪声对膀胱超声图像进行分割的干扰,提高提高膀胱容积计算的准确性。
附件下载:  (原始资料备查)

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