[发明专利]基于机器学习和能谱CT的泌尿结石成分分析方法及系统有效
| 申请号： | 201910156319.6 | 申请日： | 2019-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN110033432B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 邓炜;黄炳升;叶裕丰;何卓南;陈显杰;陈汉威;袁程朗;乐美琰 | 申请（专利权）人： | 广州市番禺区中心医院(广州市番禺区人民医院;广州市番禺区心血管疾病研究所);深圳大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 胡辉;黎扬鹏 |
| 地址： | 511400 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习和能谱CT的泌尿结石成分分析方法及系统，方法包括：获取待分析的能谱CT图像；从获取的能谱CT图像中提取结石的感兴趣区域；根据结石的感兴趣区域采用机器学习的方法进行泌尿结石成分分析。本发明将能谱CT图像与机器学习技术相结合来应用于人体结石成分分析上，通过机器学习分析人体的能谱CT图像来对泌尿系结石的成分进行分析，更加高效、客观和准确，且结合了基于能谱CT图像的能谱CT多参数成像技术，能更加全面地反映泌尿系结石的各种成分，从而提供更加准确和全面的结石化学成分分析结果。本发明可广泛应用于医学图像处理领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 ct 泌尿 结石 成分 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.基于机器学习和能谱CT的泌尿结石成分分析方法，其特征在于：包括以下步骤：获取待分析的能谱CT图像；从获取的能谱CT图像中提取结石的感兴趣区域；根据结石的感兴趣区域采用机器学习的方法进行泌尿结石成分分析。
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