技术特征：
技术总结
本发明提供了一种基于深度学习的右心室自动分割方法，其特征在于，包括以下步骤：对采集的所有心脏磁共振电影短轴图像进行预处理；提取感兴趣区域ROI；扩充数据集；在深度学习的keras库中构建U型网络模型，并进行训练；利用训练好的U型网络模型进行结果预测。本发明提供了一种基于深度学习的右心室全自动分割方法，首先通过自动识别心室区域降低周围组织对分割结果的影响，对原有的U型网络进行改进，从而实现对右心室的准确全自动分割，为心脏的进一步功能分析和疾病诊断提供了基础。
技术研发人员：刘鹏;王丽嘉
受保护的技术使用者：上海理工大学
技术研发日：2019.05.10
技术公布日：2019.08.13