[发明专利]一种特征追踪方法及装置在审

专利信息
申请号: 201910857479.3 申请日: 2019-09-11
公开(公告)号: CN110738635A 公开(公告)日: 2020-01-31
发明(设计)人: 朱燕杰;梁栋;邹莉娴;柯子文;刘新;郑海荣 申请(专利权)人: 深圳先进技术研究院
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 44414 深圳中一联合知识产权代理有限公司 代理人: 张杨梅
地址: 518055 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 磁共振图像 神经网络 追踪 医学成像技术 标记特征 特征点 预设 申请
【权利要求书】:

1.一种特征追踪方法,其特征在于,所述方法包括:

获取待追踪的磁共振图像;

将所述磁共振图像输入到训练好的神经网络中处理,得到标记有预设特征点的所述磁共振图像,所述神经网络用于为输入的磁共振图像标记所述特征点。

2.根据权利要求1所述的特征追踪方法,其特征在于,所述磁共振图像为心脏磁共振图像;

所述特征点包括至少一个房室交界点和/或左心房后壁中点。

3.根据权利要求2所述的特征追踪方法,其特征在于,所述心脏磁共振图像为心脏电影中的图像,所述方法还包括:

当对所述心脏电影中的每一帧心脏磁共振图像完成所述特征点标记后,根据所述特征点在所述每一帧心脏磁共振图中的位置,确定心肌应变参数信息。

4.根据权利要求1-3任一项所述的特征追踪方法,其特征在于,所述神经网络基于预设数据集训练所得,所述数据集包括预采集的多个磁共振图像和被人工标记了所述特征点的所述多个磁共振图像。

5.根据权利要求1-3所述的方法,其特征在于,所述神经网络为残差密度网络RDN。

6.一种特征追踪装置,其特征在于,包括:

获取模块,用于获取待追踪的磁共振图像;

标记模块,用于将所述获取模块获取的所述磁共振图像输入到训练好的神经网络中处理,得到标记有预设特征点的所述磁共振图像,所述神经网络用于为输入的磁共振图像标记所述特征点。

7.根据权利权利要求6所述的特征追踪装置,其特征在于,所述磁共振图像为心脏磁共振图像;

所述特征点包括至少一个房室交界点和/或左心房后壁中点。

8.根据权利要求7所述的特征追踪装置,其特征在于,所述心脏磁共振图像为心脏电影中的图像,所述特征追踪装置还包括:

处理模块,用于在所述标记模块对所述心脏电影中的每一帧心脏磁共振图像完成所述特征点标记后,根据所述特征点在所述每一帧心脏磁共振图中的位置,确定心肌应变参数信息。

9.一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。

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