【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别是涉及一种基于深度学习的mri脑图像组织分割方法。
技术介绍
1、在现代医学研究和临床实践中，脑磁共振成像(mri)技术已成为理解人类神经系统发育和疾病诊断的关键工具。mri图像的精确分割对于分析脑部结构、评估病变、规划手术以及监测治疗效果至关重要。然而，这一过程通常需要专业人员进行耗时的手动分割，这不仅效率低下，而且容易受到主观判断的影响。
技术实现思路
1、鉴于此，本专利技术为了解决技术背景中存在的问题，通过基于深度学习的方法。选择合适的深度学习模型，并利用t1w和t2w mr图像数据集进行训练，提高对人脑部结构的准确分割能力，提出了一种基于深度学习的mri脑图像组织分割方法，具体技术方案如下：
2、一种基于深度学习的mri脑图像组织分割方法，获取并准备适当的mri脑图像数据集，用于医学图像分割模型，使用mrbrains13datanii做为项目的数据集，它提供5个数据集(带手动分割的mri扫描)用于训练，提供15个数据集(仅mri扫描)用于测试，选择模型和算法考虑采用densenet densenet做为训练的模型。
3、进一步的，所述脑图像数据利用不同模态的脑图像数据(t1和t2序列)，来实现对脑部组织结构的精确分割。通过综合利用多种模态的信息，可以提高分割算法的准确性和稳健性。在这个过程中，使用深度学习模型卷积神经网络(cnn)3d-densenet与3d-unet，来处理分别来自t1和t2序列的图像数据，然后将它们的特
4、进一步的，所述模型包括去噪增强模型来提高精度，基于3d-densenet与3d-unet的去噪增强模型，旨在通过整合密集连接和三维特征学习，显著提升多模态脑图像(t1和t2)分割的精度。该模型利用密集连接机制有效地传递信息并提取多尺度特征，同时结合三维卷积网络对时空信息进行建模，进而实现对脑部组织结构的准确分割。
5、进一步的，所述脑图像分割之前或之后，应用适当的预处理和后处理技术，采用数据增强技术来扩充训练数据集，并使用图像质量控制技术来过滤和修复低质量的图像数据，使用旋转、翻转、缩放等几何变换来增加数据的多样性，同时使用噪声去除和图像增强技术来提高图像的质量，从而改善模型的训练和性能评估效果，通过设置随机裁剪的作为训练的方式，可以大大增加训练集的大小。
6、采用上述技术方案，具有如下有益效果：
7、本专利技术基于深度学习的方法在脑图像分割其优势在于可以从大规模数据中学习到脑部组织的特征，并能快速准确地分割不同组织，显著减少医护人员在影像解读上的负担。densenet在图像识别和处理方面显示出优异性能，针对mri脑图像组织分割任务，确保了分割结果的高精度和高可靠性。这对于识别和量化脑内疾病，如脑瘤、脑萎缩或者脑损伤等是至关重要的，并且有助于更精确的病变追踪和治疗效果评估，其能够有效地解决传统人工分割方法难以识别的问题，通过实验证明了该方法具有较高的准确率和效率，且可以在实际医疗场景下得到广泛的应用。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于深度学习的MRI脑图像组织分割方法，其特征在于，包括获取并准备适当的MRI脑图像数据集，用于医学图像分割模型，使用MRBrainS13DataNii做为项目的数据集，它提供5个数据集(带手动分割的MRI扫描)用于训练，提供15个数据集(仅MRI扫描)用于测试，选择模型和算法考虑采用DenseNet DenseNet做为训练的模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的MRI脑图像组织分割方法，其特征在于，所述脑图像数据利用不同模态的脑图像数据(T1和T2序列)，来实现对脑部组织结构的精确分割。通过综合利用多种模态的信息，可以提高分割算法的准确性和稳健性。在这个过程中，使用深度学习模型卷积神经网络(CNN)3D-Densenet与3D-Unet，来处理分别来自T1和T2序列的图像数据，然后将它们的特征进行融合。这种特征融合可以增强分割算法对不同组织的识别能力，从而帮助医生更准确地进行疾病诊断、手术规划和治疗方案制定，分析上述过程时，考虑多模态图像之间的互补性和关联性，选择合适的特征融合策略，并优化深度学习模型的结构和参数，以达到最佳的分割效果。
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的mri脑图像组织分割方法，其特征在于，包括获取并准备适当的mri脑图像数据集，用于医学图像分割模型，使用mrbrains13datanii做为项目的数据集，它提供5个数据集(带手动分割的mri扫描)用于训练，提供15个数据集(仅mri扫描)用于测试，选择模型和算法考虑采用densenet densenet做为训练的模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的mri脑图像组织分割方法，其特征在于，所述脑图像数据利用不同模态的脑图像数据(t1和t2序列)，来实现对脑部组织结构的精确分割。通过综合利用多种模态的信息，可以提高分割算法的准确性和稳健性。在这个过程中，使用深度学习模型卷积神经网络(cnn)3d-densenet与3d-unet，来处理分别来自t1和t2序列的图像数据，然后将它们的特征进行融合。这种特征融合可以增强分割算法对不同组织的识别能力，从而帮助医生更准确地进行疾病诊断、手术规划和治疗方案制定，分析上述过程时，考虑多模态图像之间的互补性和关联性...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩震霖，刘蕴，卢子悦，马一文，杨俊豪，
申请(专利权)人：韩震霖，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。