[发明专利]基于深度学习的TB级脑神经纤维数据消减方法及系统有效
| 申请号： | 202110501547.X | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113313673B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 全廷伟;黄青;刘世杰;骆清铭;曾绍群 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06T7/13;G06T5/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 许恒恒 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理领域，公开了一种基于深度学习的TB量级3D脑神经数据消减方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1：建立测试数据集；S2：建立分割模型并训练；S3：利用分割模型对测试数据集中的每个待测图像进行处理，得到与每个待测图像相对应的神经纤维分布信息；S4：利用形态学操作对神经纤维分布信息进行优化处理，使空间三维维度下的神经纤维轮廓图中与神经纤维所在区域相对应的最大连通域得以优化，最终得到TB级稀疏性全脑神经纤维数据消减结果。本发明能够快速，准确和有效地消减TB量级及以上脑神经数据集，大幅度减少后续神经元重建的数据量，提高重建效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 tb 脑神经 纤维 数据 消减 方法 系统 | ||
【主权项】：
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