[01239166]基于集成深度卷积神经网络的前列腺磁共振图像分割方法
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网络
类型:
非专利
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技术详细介绍
本发明涉及一种基于集成深度卷积神经网络的前列腺磁共振图像分割方法,分为粗略分割两部分,先对数据进行预处理归一化并依据有无直肠线圈将图像分为两类;然后进行基于特征匹配和相关显著性加权的非刚性配准;最后根据配准结果以及多数投票的算法进行二值标注图像融合从而获得初步的前列腺粗略分割结果。本发明涉及一种基于集成深度卷积神经网络的前列腺磁共振图像分割方法,分为粗略分割两部分,先对数据进行预处理归一化并依据有无直肠线圈将图像分为两类;然后进行基于特征匹配和相关显著性加权的非刚性配准;最后根据配准结果以及多数投票的算法进行二值标注图像融合从而获得初步的前列腺粗略分割结果。
本发明涉及一种基于集成深度卷积神经网络的前列腺磁共振图像分割方法,分为粗略分割两部分,先对数据进行预处理归一化并依据有无直肠线圈将图像分为两类;然后进行基于特征匹配和相关显著性加权的非刚性配准;最后根据配准结果以及多数投票的算法进行二值标注图像融合从而获得初步的前列腺粗略分割结果。本发明涉及一种基于集成深度卷积神经网络的前列腺磁共振图像分割方法,分为粗略分割两部分,先对数据进行预处理归一化并依据有无直肠线圈将图像分为两类;然后进行基于特征匹配和相关显著性加权的非刚性配准;最后根据配准结果以及多数投票的算法进行二值标注图像融合从而获得初步的前列腺粗略分割结果。