[发明专利]医学图像目标区域定位方法及系统有效

专利信息
申请号: 201811079605.9 申请日: 2018-09-17
公开(公告)号: CN109285164B 公开(公告)日: 2022-04-05
发明(设计)人: 姜泓羊;杨康;高孟娣;代黎明 申请(专利权)人: 代黎明
主分类号: G06T7/11 分类号: G06T7/11;G06T7/143
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100085 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种医学图像目标区域定位方法及系统,其方法包括:使用图像分割网络对预先收集的预设张数的医学图像进行模型训练,构建相应的训练模型;将构建的训练模型用于需要进行目标区域定位的当前医学图像,对当前医学图像进行图像分割,获取分割概率图;采用巴特沃斯滤波器对分割后的分割概率图进行巴特沃斯数字图像处理,得到滤波概率图;采用区域生长法对滤波概率图进行定位,获取相应的定位区域。其通过将巴特沃斯滤波器与深度学习网络模型结合在一起,加强了对网络模型输出端的处理,使得网络模型在对未见过的样本上具有较强的适用性,一定程度上弥补了医学图像训练数据少、影像形态丰富等因素而导致的模型缺陷。
搜索关键词: 医学 图像 目标 区域 定位 方法 系统
【主权项】:
1.一种医学图像目标区域定位方法,其特征在于,包括如下步骤:使用图像分割网络对预先收集的预设张数的医学图像进行模型训练,构建相应的训练模型;将构建的所述训练模型用于需要进行目标区域定位的当前医学图像,对所述当前医学图像进行图像分割,获取分割概率图;采用巴特沃斯滤波器对分割后的所述分割概率图进行巴特沃斯数字图像处理,得到滤波概率图;采用区域生长法对所述滤波概率图进行定位,获取相应的定位区域。
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