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一种基于心脏CT图像和机器学习的心脏左腔区域分割方法

摘要

本发明公开了一种基于心脏CT图像和机器学习的心脏左腔区域分割方法,主要思路是将图像分割和三维网格分割相结合,先通过基于阈值的图像分割将心脏CT图像初始分割,然后通过区域生长等算法得到心脏左腔区域,然后生成心脏左腔区域三维网格,将心脏左腔区域三维网格进行过分割成小片;通过有监督分类将心脏左腔区域三维网格分割成若干个心脏左腔区域亚结构网格;小片特征的选取和组合是本发明的一个创新点,其中,特征向量除了小片的局部特征外,还包含了小片的上下文特征,以及小片的空间信息。本发明不但适用于基于CT心脏图像的分割,帮助医生以对心脏特定的部位进行研究,而且在其他领域中也具有一定的应用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN108765430A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-11-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安思源学院;

    申请/专利号CN201810510139.9

  • 发明设计人 张耀楠;牛乐川;李松柏;

    申请日2018-05-24

  • 分类号G06T7/11(20170101);G06T7/136(20170101);G06T7/187(20170101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构11368 北京世誉鑫诚专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人魏秀枝

  • 地址 710038 陕西省西安市灞桥区水安路28号

  • 入库时间 2023-06-19 07:03:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-11-30

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/11 申请日:20180524

    实质审查的生效

  • 2018-11-06

    公开

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