使得用户能够研究图像数据

    公开(公告)号:CN106062753B

    公开(公告)日:2019-07-26

    申请号:CN201480020440.1

    申请日:2014-04-11

    Abstract: 一种用于使得能够实现对图像数据的研究的系统(100),包括:‑用户接口子系统(120),其用于i)接收来自用户的导航命令(022),以及ii)响应于所述导航命令而显示所述图像数据(042)的不同视图(400),以使得所述用户能够在所述图像数据中进行导航;‑功能执行子系统(160),其用于执行多个系统功能(500)中的单个,以在所述图像数据的所述研究中支持所述用户;以及‑模式分析子系统(140),其用于:j)在所述图像数据中进行所述导航期间,从所述用户接口子系统,获得指示所述不同视图的显示序列的数据(022),jj)分析所述数据以确定所述用户的导航模式(631),以及jjj)基于所述导航模式来选择所述多个系统功能中的一个,以用于由所述功能执行子系统执行。

    一种基于标记融合的概率图形模型图像分割方法

    公开(公告)号:CN107194945A

    公开(公告)日:2017-09-22

    申请号:CN201710249268.2

    申请日:2017-04-17

    Abstract: 本发明涉及一种基于标记融合的概率图形模型图像分割方法,用以对脑部MR图像进行组织分割,该方法包括以下步骤:1)将目标图像分别与训练图像库中的多幅训练图像进行配准,选取N幅训练图像,并且分别获取配准后的训练图像以及对应的形变场;2)对各配准后的训练图像进行手工分割并进行标记,根据形变场映射获得配准后的训练图像的候选标记;3)分别提取配准后的训练图像和目标图像的patch,并以此建立概率图形模型;4)根据概率图形模型,采用全局加权表决的标记融合算法和最大后验概率计算目标图像中每一个像素点处的标记值,完成对目标图像的分割。与现有技术相比,本发明具有精确分割、减少误差等优点。

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