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基于动态自适应网络的多参数乳腺磁共振图像分割方法
发布时间: 2023-11-01
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本发明实施例提供了的基于动态自适应网络的多参数乳腺磁共振图像分割方法，应用于医学影像技术领域，通过获取多参数磁共振样本图像；将所述多参数磁共振样本图像输入待训练的图像分割模型，对所述待训练的图像分割模型进行训练，得到训练后的图像分割模型；获取单参数磁共振样本图像；将所述单参数磁共振样本图像输入训练后的图像分割模型对所述训练后的图像分割模型进行测试，当测试成功时，得到训练好的图像分割模型；获取待识别的磁共振图像；将所述待识别的磁共振图像输入所述训练好的图像分割模型，得到所述待识别的磁共振图像中的乳腺病变区域的信息。从而降低图像分割模型的训练过程中对样本图像的要求。
成果亮点
一种基于动态自适应网络的多参数乳腺磁共振图像分割方法，其特征在于，包括：
获取多参数磁共振样本图像，其中，所述多参数磁共振样本图像中包括包含乳腺病变区域的磁共振样本图像；
将所述多参数磁共振样本图像输入待训练的图像分割模型，对所述待训练的图像分割模型进行训练，得到训练后的图像分割模型，其中，所述待训练的图像分割模型为动态自适应网络模型；
获取单参数磁共振样本图像；
将所述单参数磁共振样本图像输入训练后的图像分割模型对所述训练后的图像分割模型进行测试，当测试成功时，得到训练好的图像分割模型；
获取待识别的磁共振图像；
将所述待识别的磁共振图像输入所述训练好的图像分割模型，得到所述待识别的磁共振图像中的乳腺病变区域的信息。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生AC态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案
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