[發明專利]一種基于神經網絡的口腔CT下頜神經管的分割方法

在審

• 申請號: 201910899490.6
• 申請日: 2019-09-23
• 公開（公告）號: CN110738661A
• 公開（公告）日: 2020-01-31
• 發明（設計）人: 華臻;王浩然;李晉江
• 申請（專利權）人: 山東工商學院
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G06T7/00;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于神經網絡的口腔CT下頜神經管的分割方法，其特征是，在擁有數據的基礎上首先對數據進行一些數據處理來解決可能出現的問題，然后針對情況使用一定的數據擴增（數據增強）來避免網絡在訓練過程中出現問題，進而得到最終的訓練模型并進行預測，進而得到分割的結果。

2.如權利要求1所述的一種基于神經網絡的口腔CT下頜神經管的分割方法，其特征是，主要包含以下幾個步驟：

步驟1：標注對應數據集中的下頜神經管位置以用來制作用于訓練的Ground Truth數據；

步驟2：對將要使用到的數據集進行一定的預處理來方便訓練，以及消除可能由數據自身不足而導致的誤差問題：

步驟3：使用隨即縮放、隨機彈性變形、鏡像數據這些方法來做數據擴增（數據增強）；

步驟4：設計用于訓練的神經網絡以用來訓練分割模型并進行訓練；

步驟5：使用得到的訓練模型來進行預測；

步驟6：將得到的預測結果與Ground Truth進行比較，計算出Dice系數來對分割結果進行評估并適當對上訴步驟進行調整；

步驟7：完成圖像分割。

3.如權利要求2所述的一種基于神經網絡的口腔CT下頜神經管的分割方法，其特征是，所述步驟2）利用偏置場矯正算法來解決部分醫學圖像由磁場的變化而導致MR掃描會出現顯示強度不均勻的問題（圖像中部偏暗，四周偏亮的情況），從而降低由圖像自身的不足而帶來的影響。

4.如權利要求2所述的一種基于神經網絡的口腔CT下頜神經管的分割方法，其特征是，所述步驟3）利用醫學圖像的特點（相鄰層內容相似）來對數據進行數據擴增（數據增強），其主要應用到的方法為：隨即縮放、隨機彈性變形、伽馬矯正增強、鏡像數據等。

5.如權利要求2所述的一種基于神經網絡的口腔CT下頜神經管的分割方法，其特征是，所述步驟4）使用文章中提到的神經網絡來進行網絡訓練。

6.如權利要求2所述的一種基于神經網絡的口腔CT下頜神經管的分割方法，其特征是，所述步驟6）根據計算Dice系數來對最終的分割結果進行評估：Dice系數是一個取值在0和1之間的一個常數，當取值越趨向于1代表相似度越高。