摘要
本发明提供了一种分割模型的训练方法、冠状动脉斑块的分割方法及装置,包括:获取训练样本图像,所述训练样本图像为包含冠脉斑块的冠状动脉图像;对所述训练样本图像进行标注,得到标注图像,其中,所述标注图像为对该训练样本图像标注出冠状动脉管壁及其内的斑块区域的图像;构建初始分割模型,以所述训练样本图像为输入图像,基于所述标注图像对所述初始分割模型进行训练,得到目标分割模型。本发明弥补了原始卷积特征提取的不足,解决了基于灰度值或者梯度进行斑块分割的准确度低的问题,实现对冠脉CTA的斑块自动分割,能够减轻医生负担,提高诊疗效率。
技术关键词
训练样本图像
斑块
计算机可执行指令
分割方法
注意力
卷积特征提取
深度特征提取
编码器
解码器结构
模型训练模块
捕获特征
图像获取模块
可读存储介质
处理器
训练装置
管壁
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
遥感影像特征
语义分割方法
通道注意力机制
视觉特征
编码模块
智能分析方法
模块
神经网络算法
基带单元
建立训练模型
光伏功率预测方法
一维卷积神经网络
多层感知机
数据
表达式