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公开(公告)号：CN114842044A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210467606.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明涉及医学图像分割技术领域，具体涉及一种基于生成式对抗U‑Net网络的2.5D医学图像分割方法，包括以下步骤：步骤1、获取待分割的3D医学图像；步骤2、分别沿多个轴向对3D医学图像进行连续切片，得到各轴向的2D切片图像组；步骤3、分别将各轴向的2D切片图像组中的图像，输入对应轴向的分割网络模型中，得到对应轴向的预测分割图像；其中，所述分割网络模型包括生成式对抗网络GAN和U‑net模型，并且将U‑Net模型作为生成式对抗网络GAN的生成器；步骤4、分别将各轴向的预测分割图像进行堆叠，得到对应轴向的3D预测图像。本方法能够有效的减少训练集的量，减少医学专家的工作负担；还可以提高分割精度。
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