摘要
本发明提供一种基于精确定位分割肾肿瘤三维重建术中导航方法,本方法目的在于首先将获取到的患者的CT图像进行重采样,CT值截断,z‑score标准化操作得到更加清晰的器官特征边界,随后使用设计好的肾肿瘤分割网络TransRFE‑U2‑Net对CT图像中的肾肿瘤进行精确分割以精确重建肾肿瘤与肾的三维模型。该网络参考U‑Net网络结构进行改进,提出升维U2‑Net实现对三维图像的分割。除此之外,该网络利用残差特征强化模块和基于全局特征的多头自注意力模块提高网络捕捉全局信息和上下文信息的能力,提高了模型对肾肿瘤分割的精确度,以便于医生在模拟术中根据肿瘤的精确位置和大小进行切除肾肿瘤,减少正常肾组织的切除,保护肾功能。
技术关键词
导航方法
肿瘤
Sigmoid函数
注意力
序列
解码模块
强化特征
肾脏
组织
CT扫描图像
位置编码信息
三维重建模型
网络
保护肾功能
扫描数据库
标准化方法
样本
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无监督
语音活动检测
特征提取技术
数据
预训练模型
视觉训练方法
视觉训练系统
人工智能神经网络
人眼追踪技术
短时傅里叶变换
文本识别模型
号识别方法
钢包
序列
生成训练样本