心脏CT图像分割方法 付增良,陈晓军,叶铭,李峰,王成焘 (上海交通大学生命质量与机械工程研究所,上海200030) 摘要,借助手术导航技术的微创消融将逐渐成为外科治疗房颤的主流方法。快速、准确地分割心室、心房是微创消融的关键技术之一。针对心脏CT图像的具体特征提出一种分割技术,将基于像素的传统方法和基于水平集的活动轮廓...
87个心脏的nrrd数据 110个肺的nrrd数据(noisy) 110个气管的nrrd数据 所有文件都经过Slicer 3D软件的预处理 Noisy lung was thresholded and lung island kept from the resulting islands. 经过smooth的肺部数据是通过对肺部噪声数据进行闭合形态学操作(生长10 mm,收缩10 mm)来填充血管的。 参考: Lung segmentation ...
基于卷积神经网络和图像显著性的心脏ct图像分割
本文以医学图像分割与图像识别研究为背景,针对心脏CT图像序列中相邻 切片和不同序列之间具有高度相关性的特点,对心脏的分割算法进行了研究,提 出了一种基于模型的全心脏自动化分割方法,并对分割后的心脏进行了三维可视 化显示。本文主要的研究内容包括: f1) 训练分类器实现心脏目标的自动定位。首先,基于不同个体心脏...
术殳在刚胤国内外医学图像分割方法的蛙础L,阐述了心脏CT图像分割的目的和意义。根捌医学罔像白rA特点和特殊需;托,提出首先肇于中心线的【遁域7I-长的分割方法,分析了中心线的提取和中心线区域7t-长的具体算法.然后i5}汁了心房和心室的图像分割方法,扑针对其存在的问题加以改进.最终在M^T【AB下台实脱辣法....
第31卷第3期计算机仿真2014年3月文章编号:1006—9348( 2014) 03—0256一05双源CT心脏图像腔体区域的分割王耀处。杨荣骞,吴效明( 华南理工大学,广东广州510006)摘要:针对注有造影剂的双源cT心脏图像,由于血液流动和造影剂分布不均匀等使得心脏腔体存在灰度不均匀、边界泄漏等问题,采取单独的图像分割算法很难取得满意的...
本发明为基于改进TransUNet的CT图像全心脏分割方法,首先对数据集进行预处理,然后搭建图像分割模型,通过搭建TransUNet结构作为分割网络,分割网络包括编码器、解码器和分类器;解码器将输出的融合后的高分辨率图像特征送入轴向注意力模块,对全局信息进行提取,并更好地捕获与利用局部信息,降低计算复杂度;通过跳跃连接进一步融合...
在对心脏CT图像左心室区域的分割过程中,常常需要从图像背景中分离出心脏中各个腔体的图像,以便获取腔体轮廓特征.本文中利用图像灰度直方图与高斯概率分布的相似性,应用高斯分布模拟灰度图像直方图方法,求解出最优阈值完整的分离出心脏的各个腔体区域.该方法充分考虑了图像背景区域与目标区域灰度交错以及心脏CT图像中造影剂分...
1. 一种基于深度学习的心脏CT图像分割方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤: 当接收到心脏CT图像的分割请求时,获取用户输入的心脏CT图像; 对所述获取到的心脏CT图像进行预处理,获得对应的预处理图像; 通过预先训练好的V-Net模型对所述预处理图像中预设的心脏组织区域进行图像分 割,获得所述心脏CT图像对应的心脏...
本文提出了一种基于机器学习的方法,用于自动分割和识别心脏CT图像中的冠状动脉。该方法利用了深度学习网络结合传统图像处理技术,先通过卷积神经网络提取特征,然后利用分水岭算法进行分割。实验结果表明,该方法在冠状动脉的分割和识别任务上具有较高的准确性和鲁棒性。本研究为心脏疾病的早期诊断和治疗提供了一种可行的方法...