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本发明公开了一种基于卷积神经网络的腹部CT图像肝肿瘤病变分割方法。包括：一种基于卷积运算3*3*3的3D降采样模块；一种放大倍数为2的上采样模块；以及基于上述两种模块构成的特征通道数分别为16，32，48，64，96的3D‑UNet模型；将处理好的数据送入网络进行训练；并在像素级标签的测试集上验证分割效果。本发明提出了对于腹部CT图像中肝肿瘤病变区域分割的自动化标注方法，这将大大减小标注数据的成本，在一定程度上辅助医生医生对肝肿瘤的临床诊断。
(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 113205496 A
(43)申请公布日 2021.08.03
(21)申请号 202110478719.6
(22)申请日 2021.04.30
(71)申请人 黎鸿儒
地址 300
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