[发明专利]一种基于统计学模型和多尺度滤波的脑血管图像分割方法在审
| 申请号： | 202111210464.1 | 申请日： | 2021-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN114119626A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 李雪松;姚宇翔;石根 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T5/30;G06T5/20;G06T5/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于统计学模型和多尺度滤波的脑血管图像分割方法，属于医学计算及图像处理技术领域。所述分割方法将统计模型和多尺度滤波的相结合，以在高层与低层模型相结合提取脑血管图像并分割，包括：S1，数据预处理，得到去噪后脑部区域图像；S2，拟合S1图像背景及血管类的高斯模型，搭建FMM；S3，设置FMM初始值，估计参数及计算低层能量函数；S4，对图像进行分割；S5，结合脊线性质对种子点进行筛选，在3D空间中提取血管中心线，沿远端血管中心线进行膨胀，对低层模型进行补充。所述方法提高了远端血管图像的分割精度，能实现在较为粗糙的血管图像分割结果下得到精准的血管中心线提取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 统计学 模型 尺度 滤波 脑血管 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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