公开(公告)号：CN116597950A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310695554.7

申请日：2023-06-13

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 武妍 ,  杨嘉敏 ,  曹国刚 ,  彭泽宇 ,  周稚麟 ,  严如刚 ,  张蕴青

IPC: G16H30/20 ,  G16H50/20 ,  G06T7/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明提供一种医学图像分层方法，属于医学图像处理技术领域，主要基于具有层结构的医学图像，通过建立深度神经网络模型，完成对层结构医学图像的分层，具体包括以下步骤：1)：将获取的医学图像进行灰度归一化以及裁剪处理；2)：将处理好的数据集进行划分；3)：利用划分好的数据集训练深度神经网络模型；4)：对最优的层结构模型的性能进行评估。本发明通过学习特征信息并且优化后的医学图像层分割模型可以对获取到的医学图像进行精确分层，辅助医生进行临床诊断，具有重要的医疗意义。