【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学图像分割，具体是涉及到一种基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法及系统。
技术介绍
1、动态对比增强磁共振影像在乳腺癌检测中表现出卓越的灵敏度，能够提供关于乳腺病灶在血流动力学、形态学等多方面的详细信息，为乳腺癌的发现、定位和定性提供了有力支持。计算机视觉识别技术的应用极大地协助了对动态对比增强磁共振图像的分析。其中，准确地分割乳腺癌被认为是第一步且至关重要的一步。
2、与一般的肿瘤分割任务相似，乳腺癌的位置、大小和形状因患者而异。此外，标准的磁共振动态对比增强(dce-mri)扫描不仅包括完整的乳腺组织，还包括胸腔、胸骨、腋窝等区域。病灶区域的体积远小于整个扫描体积。在处理dce-mri图像时，血管和器官等高对比度的区域也对乳腺癌分割带来了干扰，从而导致现有分割模型的精度不高，难以准确地分离出病灶图像。在现有技术中，对动态对比增强磁共振影像进行预处理后，通常会先分割乳腺区域，再在分割乳腺区域的基础上分割乳腺癌病灶区域。然而上述方案非常依赖于前一阶段乳腺区域分割的精度，当前一阶段分割精度不佳或遇到泛化...
【技术保护点】
1.一种基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法，其特征在于，所述标注所述训练集图像包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法，其特征在于，所述预处理所述训练集图像包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法，其特征在于，所述对预处理后的所述训练集图像进行数据增强处理包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病...
【技术特征摘要】
1.一种基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法，其特征在于，所述标注所述训练集图像包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法，其特征在于，所述预处理所述训练集图像包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法，其特征在于，所述对预处理后的所述训练集图像进行数据增强处理包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法，其特征在于，所述将数据增强处理后的所述训练集图像输入至所述乳腺病灶分割模型进行模型训练包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法，其特征在于，所述dice损失函数的计算公式如下：
7.根据权利要求5所述的基于动态对比增强磁共振影像的乳腺病灶分割方法，其特征在于，所述交叉熵损失...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘盼，何昆仑，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院，
类型：发明
国别省市：
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