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一种基于多尺度加权学习的乳腺肿瘤分割方法
- 专利权人:
- 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
- 发明人:
- 袭肖明,于治楼
- 申请号：
- CN201811398921.2
- 公开号：
- CN109215040A
- 申请日:
- 2018.22.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开一种基于多尺度加权学习的乳腺肿瘤分割方法,涉及图像分割技术领域,本分割方法首先需要收集肿瘤超声图像,将肿瘤超声图像划分成M个多尺度的肿瘤超声图像单元,提取每个单元的特征,构建多尺度学习模型,随后,根据肿瘤超声图像灰度分布不同质性,设定图像中每个像素的权重,构建加权学习模型,最后,将加权后的M个肿瘤超声图像单元引入全卷积神经网络进行分割,M个分割结果融合后得出最后的分割结果,根据提取特征,训练并构建全卷积神经网络模型,初步工作完成后,即可将待测试的肿瘤超声图像依次输入多尺度学习模型、加权学习模型、全卷积神经网络模型,完成肿瘤图像的自动分割,具有分割准确率高的优点。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
