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本发明公开了一种基于多任务学习边缘校正网络的男性盆腔CT分割方法，主要解决现有分割方法分割精度和效率较低的问题。其实现方案为：获取前列腺癌症病人的CT图像和医生手工勾画的器官标签和边缘标签，并划分训练数据集、验证数据集和测试数据集；构造一个包含残差子模块、边缘校正模块和特征融合模块的边缘校正分割子网络，并与一个用于定位的3DUNet网络串行连接，组成分割模型；使用训练数据集，利用自适应学习率优化算法对分割模型进行训练；将一例盆腔CT图像作为测试数据输入到训练好的分割模型中，得到测试图像的器官分
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112419348 A (43)申请公布日 2021.02.26 (21)申请号 202011293215.9 G06N 3/04 (2006.01) (22)申请日 20
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