CN115240027B 基于边缘强化U-Net的椎骨分割方法及系统 （北京交通大学）_第1页
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文档简介

本发明提供一种基于边缘强化U_Net的椎骨所述训练集包括多张椎骨图像以及标注图像中层次的纹理；U_Net解码器将深层抽象的信息还2使用预先训练好的分割模型处理所述待分割的椎骨图像，得到最终的椎骨分割结果；述训练集包括多张椎骨图像以及标注图像中椎骨像构建边缘强化U_Net网络模型包括构建编码器：对于输入训练所述分割模型时，以分割结果与人工标注之间的带权重的交叉熵作为损失函数，kc3分割模块，用于使用预先训练好的分割模型处理所述构建边缘强化U_Net网络模型包括构建编码器：对于输入训练所述分割模型时，以分割结果与人工标注之间的带权重的交叉熵作为损失函数，k4.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计4[0001]本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于边缘强化U_Net的椎骨分割方骨分割精度的基于边缘强化U_Net的椎骨分割方法及系统，以解决上述背景技术中存在的5所述训练集包括多张椎骨图像以及标注图像中椎骨像σ为控制边界点辐射范围的超参数。6执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如上所述的基于边缘强化U_[0032]本发明有益效果：采用具有编码器和解码器结构的U_Net网络对椎骨图像进行分语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理7领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特基于编码器编码结果，通过层叠的上采样_卷积操作，获取最终的像素的椎骨块隶属概率8σ为控制边界点辐射范围的超参数。卷积下采样操作获取最终的编码结果。每一层的卷积下采样操作采用相似的模(1)图像经过两个[3×3]多通道卷积提取特征；特征提取主干采用VGG16，卷积层使用padding填充，特征图尺寸不变但通道数增加；(2)卷积操作之后使用ReLu作为激活函数；9行跳层连接，得到通道数倍增的特征图；(3)对于上述通道数倍增的特征图进行[3×3]卷接近输入图像的层)，经过[1×1]卷积输出最终的像素的椎骨块隶属概率图，大小为[2×[0075]步骤2.3：以分割结果与人工[0085]本发明实施例3提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存所述训练集包括多张椎骨图像以及标注图像中椎骨像在一个或多个处理器上运行时，用于实现基于边缘强化U_Net的椎骨分割方法，该方法包所述训练集包括多张椎骨图像以及标注图像中椎骨像所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现基于边缘强化U_Net的椎骨分割方所述训练集包括多张椎骨图像以及标注图像中椎骨像现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0098]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方

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