一种基于深度迁移学习的胃部低质量MRI图像分割方法

作者：姚瑶; 缑水平; 葛海江

来源：2018-11-30, 中国, ZL201811439913.8.

本发明公开了一种基于深度迁移学习的胃部低质量MRI图像分割方法,包括如下步骤：获取患者图像；根据患者图像获取患者数据集；构造源域样本集；构造目标域训练集和测试集；训练源域高质量胃部MRI图像深度神经网络模型；训练目标域低质量胃部MRI图像深度神经网络模型；将胃部MRI图像深度神经网络A的的参数迁移到胃部MRI图像深度神经网络B中,形成基于迁移学习的低质量胃部MRI图像深度神经网络C；运用低质量胃部MRI图像深度神经网络C,对低质量MRI图像测试样本完成测试,得到低质量MRI图像测试样本的分割结果及相关参数。本发明采用迁移学习的方法,对低质量胃部CT图像进行分割,能够帮助医生对胃部MRI有更加直观的认识,提高临床诊断和治疗的准确性。

• 单位
  杭州职业技术学院; 西安电子科技大学