[发明专利]采用卷积神经网络与卡尔曼滤波相结合自动追踪肌肉羽状角的方法在审
| 申请号： | 202010865743.0 | 申请日： | 2020-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN112085711A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 郑为民;刘尚坤;柴清伟;潘正祥;朱淑娟 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13 |
| 代理公司： | 青岛润集专利代理事务所(普通合伙) 37327 | 代理人： | 赵以芳 |
| 地址： | 266590 山东省青岛*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种采用卷积神经网络与卡尔曼滤波相结合自动追踪肌肉羽状角的方法，具体包括以下步骤：(1)超声图像预处理；(2)肌膜检测；(3)肌纤维方向观测值获取；(4)肌纤维方向校正；(5)羽状角计算。本发明利用深度卷积神经网络测量当前肌纤维的方向，与卡尔曼滤波器相结合，实现羽状角的追踪。该方法提升了羽状角计算算法的鲁棒性，扩展了自动化标注羽状角算法的应用领域，为质量较差的超声图像序列提供了自动化追踪羽状角的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 采用 卷积 神经网络 卡尔 滤波 相结合 自动 追踪 肌肉 羽状角 方法 | ||
【主权项】：
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