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本发明公开了一种基于深度学习的3DCT床快速分割方法，包括，利用labelme标注输入的三维CT图切片中的CT床；基于深度学习构建CT床分割模型并训练标注完成的数据，得到训练完成的网络模型；利用训练好的所述网络模型分割原始CT图像中的一张切片，得到所述CT床，根据形态学操作所述CT床，得到CT床掩模；根据“与”运算策略计算所述原始图像剩余的所有切片及所述掩模，完成CT床的快速分割去除。本发明可以有效地去除三维图像的CT床，解决了去除CT床精度不好的问题，且无需将所有CT切片放入CT床分割模型，
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112164074 A
(43)申请公布日 2021.01.01
(21)申请号 202010999377.8 G06N 3/04 (2006.01)
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