一种基于神经网络的口腔CT下颌神经管的分割方法技术

一种基于神经网络的口腔CT下颌神经管的分割方法，该方法包括以下步骤：对已有的数据进行预处理；训练时进行数据增强；使用神经网络训练来得到最终的分割模型；使用得到的分割模型对测试数据进行预测；最终完成下颌神经管的分割。本发明专利技术的方法可以相比较其他神经网络经过较少的数据训练得到较为理想的分割结果，极大的解决了口腔科医生在处理下颌神经管定位时费时费力的状况，也能够缓解影像科医生人才供不应求的情况。

A neural network based segmentation method of mandible neural tube in oral CT

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的口腔CT下颌神经管的分割方法
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于神经网络的口腔CT下颌神经管的分割方法。
技术介绍
随着人工智能技术与GPU处理能力的不断发展，图像处理能力在近几年有了质的飞跃，人工智能的应用早已突破早期的数字识别的能力，极大的被应用到更加贴合现实生活的应用中来，比如车牌号检测，人脸识别，AI医疗等等。为了快速地辅助口腔科医生来实现下颌神经管的精确定位，可以基于神经网络有效地利用已有的数据经过训练后来实现对下颌神经管的分割。传统的下颌神经管定位完全依靠口腔科医生的判断，此外国内外有关医学影像的研究表明：现如今每年中国的医学影像发展增速达到了30%，但是从事医学影像工作的放射科医生的年增长率才不过4.1%,其增长速度远远低于影像数据发展的速度。随着对从事有关医学影像的医生需求缺口不断扩大，从事医学影像的医生数量不足必然导致其工作量繁重，如此大负荷的工作量会导致误诊率和漏诊率的提高。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了解决上述问题，提供一种基于神经网络的口腔CT下颌神经本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经网络的口腔CT下颌神经管的分割方法，其特征是，在拥有数据的基础上首先对数据进行一些数据处理来解决可能出现的问题，然后针对情况使用一定的数据扩增（数据增强）来避免网络在训练过程中出现问题，进而得到最终的训练模型并进行预测，进而得到分割的结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的口腔CT下颌神经管的分割方法，其特征是，在拥有数据的基础上首先对数据进行一些数据处理来解决可能出现的问题，然后针对情况使用一定的数据扩增（数据增强）来避免网络在训练过程中出现问题，进而得到最终的训练模型并进行预测，进而得到分割的结果。


2.如权利要求1所述的一种基于神经网络的口腔CT下颌神经管的分割方法，其特征是，主要包含以下几个步骤：
步骤1：标注对应数据集中的下颌神经管位置以用来制作用于训练的GroundTruth数据；
步骤2：对将要使用到的数据集进行一定的预处理来方便训练，以及消除可能由数据自身不足而导致的误差问题：
步骤3：使用随即缩放、随机弹性变形、镜像数据这些方法来做数据扩增（数据增强）；
步骤4：设计用于训练的神经网络以用来训练分割模型并进行训练；
步骤5：使用得到的训练模型来进行预测；
步骤6：将得到的预测结果与GroundTruth进行比较，计算出Dice系数来对分割结果进行评估并适当对上诉步骤进行调整；
步骤7：完成图...

【专利技术属性】
技术研发人员：华臻，王浩然，李晋江，
申请(专利权)人：山东工商学院，
类型：发明
国别省市：山东;37