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摘要
本发明公开了一种基于语义迁移的多时相CT图像肝肿瘤分割方法,主要解决现有技术中肝肿漏检及肝肿瘤分割性能差的问题。其方案是：从所有病例中取按8：2比例分为训练集和测试集；构建多时相肝肿瘤语义分割网络M,使用训练集中门静脉期数据对其进行训练,得到训练好的门静脉期肝肿瘤分割网络V；对训练好的网络进行语义迁移,取训练集中病例的动脉期和延迟期数据分别对语义迁移后的网络进行微调,分别得到动脉期肝肿瘤分割网络A和延迟期肝肿瘤分割网络D的参数；利用各期肝肿瘤分割网络参数,对测试集中各期图像进行肝肿瘤分割。本发明能有效将增强CT多期图像的肝肿瘤分割出来,提高了肿瘤分割性能,可用于增强CT医学图像的肝脏肿瘤分割。
- 单位
