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文档简介

本发明公开了提供一种肝脏肿瘤分割的方2腹部CT图像预处理后，输入成熟的大肿瘤分割模型进行推理，获取肝脏mas腹部CT图像预处理后，输入小肿瘤检测模型进行推理，获得初步预测bbo删除初步预测bbox中不在肝脏范围内或者与大肿瘤分割模型分割出的肿瘤mask有重分割出第二肝肿瘤mask的第二bbox，将所述第一bbox和第二bbo相乘得到混合bbox是正样本的最终概率P1，获得最终概率P1大于或等于概率阈值的正样取中心距离预测bbox中心最近的连通域作为将第一肝肿瘤mask、属于正样本的第二肝肿瘤mask、小肿瘤mask还将中心坐标在大肿瘤分割模型分割出的肝脏mask范围外将中心坐标在第一肝肿瘤mask和第二肝肿瘤mask范围内将验证集的数据输入抑制模型经过推理后得到每个验证集样本目标的3针对训练集样本，通过大肿瘤分割模型分割出第二肝肿瘤mask的计算混合bbox与训练集预先标注的gtbbox的IoU值，IoU>=0.1的混合bbox作为正样以小肿瘤检测模型进行推理并删除冗余后的第一b冗余检测框去除模块，用于删除初步预测bbox中不在肝脏范围内或抑制模块，用于分割出第二肝肿瘤mask的第二bbox，将所述第小肿瘤分割模块，用于根据属于正样本的第一bbox4[0004]本发明是为了克服现有技术中的不足之处，提供一种肝脏肿瘤分割的方法及装删除初步预测bbox中不在肝脏范围内或者与大肿瘤分割模型分割出的肿瘤mask分割出第二肝肿瘤mask的第二bbox，将所述第一bbox和第二bbox混合为混合5于等于30mm的肿瘤的外接立方体作为训练将中心坐标在大肿瘤分割模型分割出的肝脏mask范围外将中心坐标在第一肝肿瘤mask和第二肝肿瘤mask范围内以小肿瘤检测模型进行推理并删除冗余后的第一bbox的中心为中心，剪切出48*6割网络，推理结果进行连通域分析，取中心距离预测bbox中心最近的连通域作为小肿瘤[0023]所述的小肿瘤检测模型采用RetinaNet检测网络，所述小肿瘤检测模型的训练方7[0024]本步骤2中的小肿瘤检测模型在训练时就针对识别和定位直径小于等于30mm的肝[0036]所述的步骤4主要作用是减少分割和检测过程中的假阳性（FalsePositives,8以小肿瘤检测模型进行推理并删除冗余后的第一bbox的中心为中心，剪切出48*割网络，推理结果进行连通域分析，取中心距离预测bbox中心最近的连通域作为小肿瘤

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