[发明专利]基于深度置信网络和三维模型的胎儿正中矢状面自动检测方法有效
| 申请号： | 201510688066.9 | 申请日： | 2015-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN105405119B | 公开（公告）日： | 2018-07-13 |
| 发明（设计）人： | 余锦华;聂思晴;汪源源 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;盛志范 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于图像分割技术领域，具体为一种基于深度置信网络和三维模型的胎儿正中矢状面自动检测方法。本发明针对三维胎儿超声数据，主要分为三步：首先通过深度置信网络（DBN）从三维数据的中心切面上自动搜索得到包含头颅的图像块，然后使用方向Kirsch边缘检测和霍夫变换在图像块中定位头颅的精确大小和位置，最后利用头颅关于正中矢状面对称的特点，通过三维模型将平面检测问题转变为二维对称性检测问题，完成最终的正中矢状面自动检测。本方法通过建立模型将三维问题简化为二维问题，实现正中矢状面的自动检测，取得了较好的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 自动检测 正中矢状面 三维模型 置信 图像块 矢状 胎儿 三维 图像分割技术 对称性检测 边缘检测 二维问题 霍夫变换 建立模型 平面检测 三维数据 使用方向 胎儿超声 问题简化 中心切面 自动搜索 网络 面对称 二维 | ||
【主权项】：
1.基于深度置信网络和三维模型的胎儿正中矢状面自动检测方法，其特征在于具体步骤如下：(1)首先，利用深度置信网络从三维超声数据的中心切面上自动找到一个完整包含头颅的图像块，定位头颅的大致位置；(2)然后，利用方向Kirsch边缘检测和霍夫变换从步骤(1)得到的图像块中找到一个最贴合胎儿头颅的圆，定位胎儿头颅的准确位置和大小；(3)最后，建立三维模型，从步骤(2)得到的头颅位置和大小出发，寻找一个最对称的二维平面区域及其对称轴，其对称面即为正中矢状面。
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