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本发明属于图像分割技术领域,具体涉及一种基于SEA‑Unet的心脏图像分割方法,包括如下步骤:数据收集:收集相关的心脏公共数据集,该数据集中包含MRI和CT图像,将数据集中图像进行整理形成数据集用于模型的训练和测试;数据预处理:预处理包括归一化、数据切割,统一数据尺度大小等方法,用于保证模型训练效果;分割模型:采用深度学习相关技术搭建分割模型,输入训练数据,完成参数模型的搭建;模型保存:当模型的损失函数不再降低之后,保存模型;性能评估:利用相关的评价指标评估模型生成的样本效果。本发明提高模型对重
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114708212 A
(43)申请公布日 2022.07.05
(21)申请号 202210309721.5 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 2022.03.2
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