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本发明公开了一种基于深度学习的肺叶图像分割方法，首先获取肺部CT图像，并将肺部CT图像中的肺叶和血管进行标注得到数据集；并对数据集进行预处理操作，包括提取得到3D图像，并对该3D图像进行包含随机位移的线性变换得到训练集图像；之后构建构建肺叶图像分割模型，并利用所述训练集图像进行训练，其中肺叶图像分割模型包括编码部分和解码部分，解码部分包括还原肺叶图像的第一网络、还原血管图像的第二网络和重建图像肺部的第三网络；最后利用训练完成的肺叶图像分割模型处理待分割的肺部CT图像，得到肺叶图像分割结果，本申请
(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 113344881 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110644817.2
(22)申请日 2021.06.09
(71)申请人 西安
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