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基于标定点检测和形状灰度模型匹配的医学图像分割方法

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摘要

本发明公开了一种基于标定点检测和形状灰度模型匹配的医学图像分割方法，属于医学影像分析技术领域。该方法首先基于大量的样本图像及其标注结果，构建同时具有形状与灰度信息的参数化图谱；基于卷积神经网络创建解剖学特征点检测模型，并利用样本图像及其标注结果对模型进行训练；利用形状灰度模型的匹配与神经网络的预测结果，实现图谱与目标图像之间的高精度配准以及器官映射。本发明利用了图像区域的变形场表征模型的形状变化、引入了对灰度信息的建模以及解剖特征点的引导，在保证分割精度的同时提升了算法的鲁棒性，使其能够适用于不同噪声条件与对比度的医学图像。

著录项

  • 公开/公告号CN114359309A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 大连理工大学;

    申请/专利号CN202210030217.1

  • 发明设计人 王洪凯;吴昊天;

    申请日2022-01-12

  • 分类号G06T7/11;G06T7/33;G06T5/50;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20;

  • 代理机构辽宁鸿文知识产权代理有限公司;

  • 代理人苗青

  • 地址 116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

  • 入库时间 2023-06-19 14:57:41

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-15

    公开

    发明专利申请公布

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