摘要
本发明公开了基于迁移学习图像增强的低场强MR胃部分割方法,主要解决低场强3DMR影像噪声大、伪影多、影像数据较少的问题。其方案包括:获取高、低场强3DMR胃部影像数据集以及相应的标签数据集,并对影像数据进行预处理;将预处理后的数据输入循环生成式对抗网络中,获得增强后的伪低场强3DMR胃部影像集;构建并训练3D Res3-U-net分割网络;再将伪低场强3DMR胃部影像集输入分割网络,完成分割网络参数的微调,形成迁移学习后的3D Res3-U-net分割网络,将测试数据输入该网络得到分割结果。本发明实现了低场强3DMR胃部影像的分割,有效提高了图像分割精度。
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单位西安电子科技大学; 杭州职业技术学院