摘要
本发明提供一种基于CT平扫影像的器官分割与病灶识别的方法。该基于CT平扫影像的器官分割与病灶识别的方法,包括,a.数据预处理:对CT影像数据进行裁剪,重采样和归一化操作,其中裁剪至非零值区域以减少无效数据的计算负担,重采样通过三阶样条插值法统一体素间距,归一化通过z-score公式标准化强度值。本发明提出了一种基于CT平扫影像的器官分割与病灶识别方法,通过数据预处理模块,采用三阶样条插值法统一体素间距和z‑score归一化标准化强度值,从源头上解决了CT影像强度分布不均和体素间距不一致的问题,显著提升了影像输入的一致性与分割模型的适配性。
技术关键词
三阶样条插值法
影像
迁移学习方法
高精度三维模型
病灶识别方法
多分辨率特征
收集训练数据
引入注意力机制
区域生长算法
监督学习方法
重叠方法
强度
级联
双线性插值
拟合算法
融合策略
模型更新
系统为您推荐了相关专利信息
内容记录方法
语音识别模型
会议内容记录装置
生成文字
生成训练样本
参数解算方法
数字影像
颅颌面部
面部软组织
中心线
消化道恶性肿瘤
置信度阈值
风险评估方法
掩膜矩阵
结直肠癌患者