摘要
本发明属于图像处理领域,公开一种结合韦伯费希纳定律与语义扩散的肺实质分割方法,包括步骤:对原始的肺部三维CT图像进行处理,裁剪为固定的大小,并进行随机增强;使用预处理过后的图像对结合韦伯费希纳定律与语义扩散网络的肺实质分割模型进行训练,获得肺实质分割模型;利用肺实质分割模型,对肺部三维CT图像进行预测,输出预测出的分割结果。本发明适用于基于三维肺部CT图像的肺实质分割,能够有效的从CT图像中精准的分割出肺实质部分。模型具有优秀的泛化性及鲁棒性,可以在纤维化的肺部图像上表现出优秀的分割性能。
技术关键词
费希纳定律
分割方法
三维CT图像
语义
网络模块
肺部CT图像
阶段
深层特征提取
多尺度特征
解码器
编码器
随机噪声
图像处理
鲁棒性
连续性
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建模方法
点云扫描技术
高精度三维扫描
智能语义分析
接口模块