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摘要
本发明公开了一种基于多尺度迁移学习的MRI胰腺图像分割方法,主要解决现有技术对MRI胰腺图像分割精确低的问题。其方案：从人体胰腺部位获取PET和MRI图像,并对其进行标记,得到对应的胰腺标签图像；对PET和MRI图像扩充并归一化,对胰腺标签图像扩充并转换为浮点型；建立的PET网络并对其训练,得到训练好的PET网络；建立一个包括两条支路的MRI网络,将训练好的PET网络中对应的结构和权重迁移到该网络的第二支路,并训练其第一支路,得到训练好的MRI网络；输入MRI图像到训练好的MRI网络,输出胰腺分割结果。本发明提升了工作效率,提高了MRI图像的胰腺分割准确度,可用于对MRI图像的处理。
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