公开(公告)号：CN111145181A

公开(公告)日：2020-05-12

申请号：CN201911361300.1

申请日：2019-12-25

Applicant: 华侨大学

Inventor： 彭佳林 ,  罗峥嵘 ,  袁直敏 ,  王文怀

IPC: G06T7/10 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，提供了一种基于多视角分离卷积神经网络的三维CT图像分割方法，主要涉及利用一种新型卷积神经网络对CT图像中骨骼进行三维自动分割。针对使用三维卷积的神经网络存在模型过大、运行内存占用量过高、无法在小显存容量显卡或嵌入式设备上运行的问题，同时为了提高卷积神经网络利用三维空间上下文信息的能力，本发明提出引入一种多视角分离卷积模块，利用多个二维卷积分别在三维图像的多视角子图像上提取上下文信息并进行多层级融合，实现多视角和多尺度上下文信息的提取和融合，提高三维CT图像中骨骼的分割精度。经本发明改进后的网络结构在平均精准度上得到明显提升，模型参数数量得到明显降低。

公开(公告)号：CN111145181B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201911361300.1

申请日：2019-12-25

Applicant: 华侨大学

Inventor： 彭佳林 ,  罗峥嵘 ,  袁直敏 ,  王文怀

IPC: G06T7/12 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，提供了一种基于多视角分离卷积神经网络的三维CT图像分割方法，主要涉及利用一种新型卷积神经网络对CT图像中骨骼进行三维自动分割。针对使用三维卷积的神经网络存在模型过大、运行内存占用量过高、无法在小显存容量显卡或嵌入式设备上运行的问题，同时为了提高卷积神经网络利用三维空间上下文信息的能力，本发明提出引入一种多视角分离卷积模块，利用多个二维卷积分别在三维图像的多视角子图像上提取上下文信息并进行多层级融合，实现多视角和多尺度上下文信息的提取和融合，提高三维CT图像中骨骼的分割精度。经本发明改进后的网络结构在平均精准度上得到明显提升，模型参数数量得到明显降低。