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...
双源CT心脏图像腔体区域的分割
基于图像融合的心脏CT冠脉全自动分割方法 本发明提出了基于图像融合的心脏CT冠脉全自动分割方法,所述方法首先对心脏CT图像采用Vesselness算法进行图像滤波,随后沿冠脉中心线计算原始三维图像和Vesselness增强三维图像的二维截面,生成大小是100×100像素的二维图像序列.在二维截面上利用图像灰度信... 姚豫,刘浏,李晓飞 被引...
心脏图像分析是医学图像研究领域中的热点课题,其研究成果在心脏疾病的临床诊断中具有十分重要的应用价 值,心脏CT图像分割与左心室区域匹配是心脏图像分析研究中的关键步骤.本文针对心脏CT图像的数据特征,分别运用高斯概率模拟阈值化分割方法和质心增量 边界特征提取方法,实现心脏CT图像左心室分割与区域的匹配. 本文研究并分...
内容提示:a ^ Northeastern University 硕士学位论文 THESIS FOR MASTER'S DEGREE 论文题目 基于心脏G T影像的左心耳图像 分割与网格分割算法研究 作 者 周升 学 院 中荷生物医学与信息工程 学院 专 业 生物医学工程 指导教师 张耀 楠教 授 备 注 二零一 六年 十二月 文档格式:PDF | 页数:73 | 浏览次数:...
一种基于深度学习的CT影像全心脏分割方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于深度学习的CT影像全心脏分割方法说明:本发明公开了一种基于深度学习的CT影像全心脏分割方法;涉及医学图像领域;在网络编码阶段中引入残差模块...专利查询请上爱企查
摘要 本发明公开了一种医用的心脏CT图像分割方法,包括以下步骤:读取DSCT采集的心脏断层图像,将N×N矩阵形式表示的待分割图像转换为以N2个元素表示的一维CT数值数组;对所述一维CT数值数组进行k聚类分析运算,计算图割能量函数所需的数据项和平滑项;构造所述待分割图像所表达的有向图,并根据数据项和平滑项建立能量函数...
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...
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模型相结合,完成图像预分割。分割结果直接作为变分水平集的初始轮廓,经若干次迭代后,得到心室、心房的光滑轮廓。关键词:微创消融;图像分割;水平集;初始轮廓MethodforHeartCTImageSegmentationFUZeng-liang,CHENXiao-jun,YEMing,LIFeng...
信息和解剖学信息是医生诊断心脑血管疾病的主要依据之一,例如通过CT图像获取得到的全心脏解剖结构信息,对诊断心率衰竭、先天性心脏衰竭以及指导射频消融手术具有重要作用,由于人工手动分析医学图像费时费力,因此快速而精准自动化分割医学图像具有重大意义,本课题针对医学图像中广泛使用的心脏CT图像的全心脏自动化分割算法进行...