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公开(公告)号:CN117994269A
公开(公告)日:2024-05-07
申请号:CN202410169543.X
申请日:2024-02-06
申请人: 聊城大学
IPC分类号: G06T7/11 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/762
摘要: 本发明公开了一种基于超声生物显微镜图像的施莱姆氏管分割与量化方法,其基于改进的模糊C均值聚类算法(Fuzzy C‑Means,FCM)的超声生物显微镜(Ultrasound Bio‑microscopy,简称UBM)图像中施莱姆氏管的分割与量化方法,专门针对线性扫描方式下获得的超声生物显微镜图像,通过在UBM图像中提取前房角区域,然后通过一种改进的FCM分割方法分割前房角区域的施莱姆氏管,最后输出二值化图像和量化结果。本发明实施例可以有效的分割超声生物显微镜图像中施莱姆氏管,本发明提高了UBM图像中施莱姆氏管的识别精度和分割效率,不受被检者屈光间质透明状态的影响,提供的施莱姆氏管量化结果有利于临床诊断。