公开(公告)号：CN109461188B

公开(公告)日：2019-04-26

申请号：CN201910088695.6

申请日：2019-01-30

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 戴修斌 ,  赵浩 ,  刘天亮 ,  晏善成

IPC: G06T7/73

Abstract: 本发明公开了一种二维X射线头影测量图像解剖特征点自动定位方法，属于图像处理技术领域。首先计算X射线头影测量图像中每个解剖特征点的偏移距离图，将其和头影测量图像作为训练数据。其次，基于卷积神经网络模型构建自动编码生成对抗性网络，并将已有训练数据作为输入，训练该网络预测针对目标解剖特征点的偏移距离图。再次，当获得新的X射线头影测量图像时，将训练好的自动编码生成对抗性网络作用于新图像，以获得目标解剖特征点的偏移距离图。最后，使用回归投票方法从偏移距离图中求得目标解剖特征点坐标。本发明能自动、准确地获得二维X线头影测量图像中解剖特征点位置。

公开(公告)号：CN109461188A

公开(公告)日：2019-03-12

申请号：CN201910088695.6

申请日：2019-01-30

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 戴修斌 ,  赵浩 ,  刘天亮 ,  晏善成

IPC: G06T7/73

Abstract: 本发明公开了一种二维X射线头影测量图像解剖特征点自动定位方法，属于图像处理技术领域。首先计算X射线头影测量图像中每个解剖特征点的偏移距离图，将其和头影测量图像作为训练数据。其次，基于卷积神经网络模型构建自动编码生成对抗性网络，并将已有训练数据作为输入，训练该网络预测针对目标解剖特征点的偏移距离图。再次，当获得新的X射线头影测量图像时，将训练好的自动编码生成对抗性网络作用于新图像，以获得目标解剖特征点的偏移距离图。最后，使用回归投票方法从偏移距离图中求得目标解剖特征点坐标。本发明能自动、准确地获得二维X线头影测量图像中解剖特征点位置。