| 专利号 | 2023114229161 | 申请日 | 2023-10-31 | 专利名称 | 一种基于频段分解和深度学习的医学图像分割方法 |
| 授权日 | 2024-02-09 | 专利权人 | 山东科技大学 | 发明人 | 单彩峰;谢小明;檀韬;陈皓;李琦伟 |
| 主分类号 | G06T7/10 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于频段分解和深度学习的医学图像分割方法，属于图像处理技术领域，包括如下步骤：步骤1、分别获取源域数据集和目标域数据集；源域数据集与目标域数据集均由不同医学成像设备采集的不同患者人群的医学图像构成；步骤2、构建包括图像分解模块、通道适应模块与骨干网络的图像分割深度学习模型；步骤3、将源域数据集作为训练集，对图像分割深度学习模型进行训练，得到训练完成的图像分割深度学习模型；步骤4、将目标域数据集作为测试集，输入到训练完成的图像分割深度学习模型中，得到最终的医学图像分割结果。本发明通过深度学习医学图像中的域不变特征，来实现对当前获取医学图像的有效分割。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
