[发明专利]一种基于结构特征优化的颈动脉级联学习分割方法有效
| 申请号： | 202010040605.9 | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111242958B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 汪晓妍;祝骋路;黄晓洁;顾政;夏明;毛立朝;袁逸雯;陈胜勇 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于结构特征优化的颈动脉级联学习分割方法，包括以下步骤：步骤1、通过初始分割模型获得预分割S；步骤2、基于分割子区域的距离来优化分割；步骤3、基于中心线端点距离来优化分割；步骤4、基于血管方向和中心线端点向量夹角来优化分割；基于局部语义分割模型的颈动脉预分割、基于全局语义分割模型的颈动脉预分割、融合模型的颈动脉预分割进行处理后，得到优化后的三个分割结果(P’、G’、C’)；步骤5、利用优化后的分割训练新的分割模型：最后利用优化后的预分割结果，结合初始图像进行级联分割模型的训练。本发明利用计算机图像处理技术对医学图像进行处理，能够更加直观地反映病人的具体生理情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 结构 特征 优化 颈动脉 级联 学习 分割 方法 | ||
【主权项】：
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