[发明专利]一种基于CTP图像的梗死假阳滤除方法

权利要求书

1.一种基于CTP图像的梗死假阳滤除方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、分割出脑组织CTP图像内的完整脑室区域；

S2、根据完整脑室区域阈值得到脑沟区域阈值，并筛选出完整脑沟区域；

S3、将脑室区域和脑沟区域作为假阳滤除区域进行滤除。

2.如权利要求1所述的一种基于CTP图像的梗死假阳滤除方法，其特征在于：所述步骤S1具体通过以下步骤实现：

S11、输入脑组织CTP图像，利用卷积神经网络分割出初步脑室区域；

S12、计算所述初步脑室区域的CT均值，作为阈值；

S13、对所述初步脑室区域做膨胀处理，获得膨胀区域，将所述膨胀区域中低于所述阈值的区域作为脑室；

S14、根据所述阈值计算出脑室外轮廓，对所述脑室外轮廓内的非初步脑室区域进行填充，得到完整脑室区域。

3.如权利要求2所述的一种基于CTP图像的梗死假阳滤除方法，其特征在于：所述卷积神经网络采用3D-Unet。

4.如权利要求3所述的一种基于CTP图像的梗死假阳滤除方法，其特征在于：所述脑室外轮廓的计算采用自适应阈值分割算法。

5.如权利要求4所述的一种基于CTP图像的梗死假阳滤除方法，其特征在于：步骤S14中所述填充是采用floodfill函数进行的。

6.如权利要求1所述的一种基于CTP图像的梗死假阳滤除方法，其特征在于：所述步骤S2具体通过以下步骤实现：

S21、输入脑组织CTP图像，计算得到脑组织区域外轮廓；

S22、计算步骤S14得到的完整脑室区域的CT均值，作为脑室阈值；

S23、以脑室阈值作为脑沟阈值，选取低于所述脑沟阈值的区域作为脑沟候选区域；

S24、对所述脑沟候选区域进行填充，得到完整脑沟区域。

7.如权利要求1所述的一种基于CTP图像的梗死假阳滤除方法，其特征在于：所述脑组织区域外轮廓的计算采用凸包算法。

8.如权利要求1所述的一种基于CTP图像的梗死假阳滤除方法，其特征在于：所述对脑沟候选区域进行填充是采用floodfill函数实现。