[发明专利]基于深度学习网络的三维影像的管状结构分割图断裂修复系统有效
| 申请号： | 202011457993.7 | 申请日： | 2020-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN112508969B | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 赖耀明;余明亮;蔡飞跃;魏军 | 申请（专利权）人： | 广州柏视医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京兴智翔达知识产权代理有限公司 11768 | 代理人： | 张玉梅 |
| 地址： | 510530 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于深度学习网络的三维影像的管状结构分割图断裂修复系统，包括：预处理模块：用于对三维图像数据进行预处理；图像重采样模块：用于对预处理后的三维影像数据进行重采样，生成多个候选的感兴趣区域的三维数据；目标器官提取模块：用于将所有候选感区域的三维数据输入目标分割深度学习网络，得到每一个感兴趣区域内的目标器官分割图；断裂修复模块：用于将目标器官分割图进行距离变换得到距离变换图，将目标器官分割图与距离变换图一起输入断裂修复深度学习网络，得到每一个感兴趣区域的断裂修复图，将所有的断裂修复图拼接组合在一起的到完整的目标器官分割结果。该系统能够实现自动断裂修复，提高了分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 三维 影像 管状 结构 分割 断裂 修复 系统 | ||
【主权项】：
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