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公开(公告)号：CN110827283B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201911034075.0
申请日：2019-10-28
申请人： 北京深睿博联科技有限责任公司 , 杭州深睿博联科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种基于卷积神经网络的头颈血管分割方法及装置。该方法包括将头颈动脉血管断层扫描影像数据输入预设卷积神经网络进行处理，以得到不同尺度的第一特征图谱；将不同尺度的所述第一特征图谱进行交互后分别输入到所述预设卷积神经网络中，以得到第二特征图谱；将所述第二特征图谱按照预设规则进行映射，以得到头颈血管分割结果。通过本申请，达到了对复杂血管结构进行快速准确分割的目的，从而实现了拓宽图像分割模型的应用范围的技术效果，进而解决了相关技术中的图像分割模型由于对复杂形状的血管分割效率不高导致图像分割模型的应用受到限制的技术问题。
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公开(公告)号：CN111862099B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202010497682.7
申请日：2020-06-04
申请人： 杭州深睿博联科技有限公司 , 北京深睿博联科技有限责任公司
IPC分类号： G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
摘要： 本发明提供了一种基于金字塔架构与由粗到精策略的血管分割方法及装置，其中方法包括：建立PC‑Net深度卷积神经模型；获取待分割数据，将待分割数据输入PC‑Net深度卷积神经模型，得到血管分割结果。通过本发明提供的基于金字塔架构与由粗到精策略的血管分割方法及装置，可以在现有深度学习算法的基础上更好的提取多尺度信息，进而使得多尺度信息得到有效的交互，得到更加精确的血管分割性能。
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公开(公告)号：CN111862099A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010497682.7
申请日：2020-06-04
申请人： 杭州深睿博联科技有限公司 , 北京深睿博联科技有限责任公司
摘要： 本发明提供了一种基于金字塔架构与由粗到精策略的血管分割方法及装置，其中方法包括：建立PC-Net深度卷积神经模型；获取待分割数据，将待分割数据输入PC-Net深度卷积神经模型，得到血管分割结果。通过本发明提供的基于金字塔架构与由粗到精策略的血管分割方法及装置，可以在现有深度学习算法的基础上更好的提取多尺度信息，进而使得多尺度信息得到有效的交互，得到更加精确的血管分割性能。
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公开(公告)号：CN110517279B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910898181.7
申请日：2019-09-20
申请人： 北京深睿博联科技有限责任公司 , 杭州深睿博联科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种头颈血管中心线提取方法及装置。该方法包括：根据头颅血管CTA影像获取血管分割结果和血管热图结果；将基于所述血管分割结果提取的血管骨架线输入预设网络模型进行血管分类和命名，并得到血管起止点数据；根据所述血管起止点数据和所述血管热图结果，提取头颈血管中心线。本申请解决了相关技术中血管中心线提取准确度不高的技术问题。通过本申请，达到了结合头颈血管的局部细节信息与全局结构信息来提取血管中心线的目的，从而实现了提高头颅血管中心线提取的准确度的技术效果。
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公开(公告)号：CN110827283A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911034075.0
申请日：2019-10-28
申请人： 北京深睿博联科技有限责任公司 , 杭州深睿博联科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种基于卷积神经网络的头颈血管分割方法及装置。该方法包括将头颈动脉血管断层扫描影像数据输入预设卷积神经网络进行处理，以得到不同尺度的第一特征图谱；将不同尺度的所述第一特征图谱进行交互后分别输入到所述预设卷积神经网络中，以得到第二特征图谱；将所述第二特征图谱按照预设规则进行映射，以得到头颈血管分割结果。通过本申请，达到了对复杂血管结构进行快速准确分割的目的，从而实现了拓宽图像分割模型的应用范围的技术效果，进而解决了相关技术中的图像分割模型由于对复杂形状的血管分割效率不高导致图像分割模型的应用受到限制的技术问题。
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公开(公告)号：CN110517279A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910898181.7
申请日：2019-09-20
申请人： 北京深睿博联科技有限责任公司 , 杭州深睿博联科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种头颈血管中心线提取方法及装置。该方法包括：根据头颅血管CTA影像获取血管分割结果和血管热图结果；将基于所述血管分割结果提取的血管骨架线输入预设网络模型进行血管分类和命名，并得到血管起止点数据；根据所述血管起止点数据和所述血管热图结果，提取头颈血管中心线。本申请解决了相关技术中血管中心线提取准确度不高的技术问题。通过本申请，达到了结合头颈血管的局部细节信息与全局结构信息来提取血管中心线的目的，从而实现了提高头颅血管中心线提取的准确度的技术效果。
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