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公开（公告）号CN121280370B | 申请号CN202511420657.8 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人浙江大学 |
分类号G06T7/00(2017.01), G06T7/187(2017.01), G06T7/11(2017.01), G06T7/62(2017.01), G06N3/0455(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/0499(2023.01) | 申请日2025-09-30 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601517807000002 | 源数据页码2238 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于机器视觉的肝癌病灶识别方法及系统，涉及图像识别的技术领域。通过获取目标肝脏的一组连续CT图像，对任意目标切片图像输入预训练的改进U‑Net病灶分割模型，获得该切片的初步病灶分割结果；随后根据目标切片前后邻近切片的分割结果，对初步分割结果进行复核和修正，得到最终分割结果。本发明能够在单张CT影像上精确识别和定位肝癌病灶，并利用邻近切片信息剔除假阳性区域，显著降低误检风险，提高病灶分割的稳定性和可靠性。
附图 1