一种基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割方法

    公开(公告)号:CN112288752B

    公开(公告)日:2021-08-27

    申请号:CN202011181703.0

    申请日:2020-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割方法,包括以下步骤:对原始胸部平扫CT图像进行预处理,得到预处理数据;将预处理数据输入到心脏分割模型中,对原始胸部平扫CT图像中的心脏区域进行分割,得到与原始胸部平扫CT图像对应的包含心脏区域的心脏分割图像;在心脏区域筛选疑似冠脉钙化灶;从筛选出的疑似冠脉钙化灶中提取多个候选样本块;以及基于多个候选样本块及其在原始胸部平扫CT图像对应的坐标系中的对应坐标,利用钙化灶分割模型获得候选样本块的冠脉钙化灶分割结果。本发明的方法采取coarse‑to‑fine的策略,使用两阶段深度神经网络实现了基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割,对于噪声较大的数据也能取得很好的分割结果。

    一种基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割方法

    公开(公告)号:CN112288752A

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN202011181703.0

    申请日:2020-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割方法,包括以下步骤:对原始胸部平扫CT图像进行预处理,得到预处理数据;将预处理数据输入到心脏分割模型中,对原始胸部平扫CT图像中的心脏区域进行分割,得到与原始胸部平扫CT图像对应的包含心脏区域的心脏分割图像;在心脏区域筛选疑似冠脉钙化灶;从筛选出的疑似冠脉钙化灶中提取多个候选样本块;以及基于多个候选样本块及其在原始胸部平扫CT图像对应的坐标系中的对应坐标,利用钙化灶分割模型获得候选样本块的冠脉钙化灶分割结果。本发明的方法采取coarse‑to‑fine的策略,使用两阶段深度神经网络实现了基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割,对于噪声较大的数据也能取得很好的分割结果。

    图像特征识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN118781314A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410832691.5

    申请日:2024-06-26

    Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域,公开了一种图像特征识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质,包括:识别待识别医学影像中非目标生理组织的区域得到干扰区域,以及识别待识别医学影像中目标生理组织的边界,得到初始生理组织边界;根据干扰区域和初始生理组织边界的位置关系,确定初始生理组织边界对应的失真区域,失真区域为存在异常边界的区域;对失真区域中异常边界的形状进行预测,获得目标形状特征信息;根据目标形状特征信息对初始生理组织边界进行修正,得到目标生理组织对应的目标生理组织边界。本申请实现了对图像特征的精准识别,提高了医学影像中生理组织边界识别的准确度。

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