[发明专利]基于卷积神经网络的心脏核磁共振图像关键点检测方法有效
| 申请号： | 201911371867.7 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111144486B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 李纯明;谢李鹏 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/136;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 吕春艳 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于卷积神经网络的心脏核磁共振图像关键点检测方法，通过构建卷积神经网络，利用逐像素分类器高效的检测多个关键点的区域，同时预测像素到关键点中心的距离，保证了关键点的精准预测。本发明通过去除误检的关键点，并将融合信息图中不在左心室和右心室之间的左右心室交叉点移除，根据局部最大值搜索方法来获取融合信息图中局部最大值，降低了检测的假阳率，并且保证了关键点检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 心脏 核磁共振 图像 关键 检测 方法 | ||
【主权项】：
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