[发明专利]基于深度神经网络的US-CT图像分割方法、系统及设备在审
| 申请号： | 202010528468.3 | 申请日： | 2020-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN111681233A | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 杜强;毛冠乔;郭雨晨;聂方兴;张兴;唐超 | 申请（专利权）人： | 北京小白世纪网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 100083 北京市海淀区王庄路*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的US‑CT图像分割方法、系统及设备，该方法包括步骤：获取多张待分割的US‑CT图像，对各US‑CT图像进行预处理；将预处理后的US‑CT图像输入预先训练完成的US‑CT图像分割模型，从而获得患者的疾病情况；其中，US‑CT图像分割模型由主体为Residual结构和Dense结构构成的p‑nas‑net模型；p‑nas‑net模型变量固定为常量，并指定图的输出节点；保存文件为tflite格式。本发明通过以Residual结构和Dense结构为主体的p‑nas‑net模型用于实现快速分割US‑CT图像中的患者疾病情况，实现辅助医生分析超声图像，解放医生的工作负担，具有十分重要的现实意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 us ct 图像 分割 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
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