[发明专利]一种数字图像中树状结构的分支点检测方法有效
| 申请号： | 201910830518.0 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110533113B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 刘敏;蒋毅;谭颖辉 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 长沙市护航专利代理事务所(特殊普通合伙) 43220 | 代理人： | 莫晓齐 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种数字图像中树状结构的分支点检测方法，所述方法是基于两级级联卷积网络的深度分支点检测模型，即候选区域分割网络和误检排除网络。首先从原始图像中提取固定尺寸的样本训练各向异性卷积核的三维U型分割网络，再将包含树状结构的图像输入到训练好的分割网络中进行分割，得到分支点候选区域，以候选区域的每个点作为分支点的候选点；然后利用三个比例提取候选点的三个3D图像块并计算每个3D图像块三视图的最大强度投影以形成对应九个2D视图，同时将2D视图分别输入五个卷积层的堆栈中，最后将该候选点对应2D视图卷积后的特征进行融合，得到最终分支点检测结果，具有计算成本低、误检率低且检测效率高的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数字图像 树状 结构 分支 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种数字图像中树状结构的分支点检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1、从原始图像中提取固定尺寸的图像块并输入到分割网络中进行训练，得到训练好的分割网络，所述图像块包括数量相等的正样本和负样本，所述正样本包含至少一个被标记的分支点，负样本不包含分支点；/nS2、将包含树状结构的图像输入到所述步骤S1得到的训练好的分割网络中进行分割，得到图像分支点候选区域，然后将图像分支点候选区域中的每个体素作为分支点的候选点；/nS3、以所述步骤S2获得的每个候选点为中心提取3D图像块，同时计算所提取3D图像块的轴向图、矢状图和冠状图的最大强度投影以形成多个对应2D视图，然后分别对所获取的多个对应2D视图进行卷积，得到每个2D视图的特征图。/nS4、将所述步骤S3中得到的对应特征图进行融合，再将融合后的特征图依次输入到全连接层和Softmax层进行分类，从而得到所述候选点的最终分支点检测结果。/n
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