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项目简介
技术简介：
专利类型： 发明 专利申请号： CN202110605271.X 公开号： CN113379691B
专利权人： 南方医科大学 发明设计人: 张煜;宁振源;钟升洲
所属领域：
摘要： 一种基于先验引导的乳腺病灶深度学习分割方法，包括以下步骤：S1，读取乳腺超声图像数据；S2，获取病灶区域内的至少三个标记点；S3，使用线性光谱聚类超像素方法和多尺度组合分组方法处理图像；S4，通过加权求和的方式得到包含病灶先验信息的前景图像；S5，将前景先验图像取反，获得背景先验图像；S6，利用前景与背景先验图像进行前景与背景特征提取；S7，融合互补的前景与背景特征，输出病灶分割结果。本发明通过预处理获得包含乳腺肿瘤先验信息的图像后，利用U‑Net网络框架对病灶区域进行特征提取。该方法利用前景与背景先验信息的引导，提升超声乳腺病灶的分割精度。该方法分割得到的病灶图像，纹理细节丰富，边缘清晰，图像丢失少。
补充信息
转让方式： 成熟度： 预估价值：
市场前景：
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