本发明公开了一种基于多路滤波策略的肝脏图像分割方法。本发明的方法是对原始的肝脏图像分别使用不同的滤波器组做预处理,得到不同的肝脏图像集合,然后训练多个U-net神经网络,最后利用随机森林融合多个神经网络的分割结果完成最终的语义分割工作。本发明实现了对肝脏图像的预处理工作,利用U-net神经网络对肝脏图像相关特征进行自动提取,并且利用随机森林融合多个U-net网络的分割结果使得模型泛化能力更强,在测试集上实现了较好的自动化分割效果,可以辅助医生进行诊断。
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