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公开(公告)号:CN114723730A
公开(公告)日:2022-07-08
申请号:CN202210429046.X
申请日:2022-04-22
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 一种对磁共振图像的腰骶部神经根进行分割的方法,通过上述3个步骤得到神经根分割结果。本发明中的多尺度放大‑裁剪步骤生成的伪3D图像相比2D图像,包含了紧凑的不同目标背景比的多尺度信息,以提高分割精度,同时本发明使用的注意力3D‑CNN的结构紧凑的,比传统的2D注意力模块结构更加紧凑,从而能减少内存占用,提高网络训练和测试的效率。
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公开(公告)号:CN113538533B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202110690088.4
申请日:2021-06-22
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T7/33 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种脊柱配准方法、装置、设备及计算机存储介质,脊柱配准方法包括:获取待配准的MR图像和CT图像;利用训练好的刚弹性脊柱配准模型对MR图像和CT图像进行配准,刚弹性脊柱配准模型包括特征提取单元、全连接单元、特征变换单元和融合单元,特征提取单元、全连接单元、特征变换单元和融合单元依次连接,特征提取单元跳跃连接融合单元,刚弹性脊柱配准模型包括空间变换层,空间变换层连接融合单元,空间变换层用于根据待配准的MR图像生成配准后的MR图像;获取刚弹性脊柱配准模型输出的配准结果。本发明采用神经网络算法,脊柱配准运行时间短,配准精度高,应用时无需提供骨性结构的信息,能够满足多模态图像引导的手术导航应用要求。
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公开(公告)号:CN105205810A
公开(公告)日:2015-12-30
申请号:CN201510539859.4
申请日:2015-08-30
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10088 , G06T2207/20021 , G06T2207/30016
Abstract: 一种基于距离场融合的MR图像海马体分割方法。包括:(1)对初始待分割的MR测试图像归一化处理,去除颅骨和偏移场,得到归一化处理后的MR测试图像;(2)将MR训练集图像和训练集标号图像配准到MR测试图像;(3)将配准后的标号图像经过距离变换得到距离场DF;(4)对MR测试图像中的点取图像块并转化成一个列向量;(5)定义搜索窗选取MR字典和DF字典;(6)用局部线性表达测试样本,求字典权值系数向量;(7)得到测试样本的DF预测图像块向量,并把转化为图像块;(8)重复步骤(4)-(7),获得每个点的DF值;(9)得到测试图像每个点所对应的标号。本发明方法能够从MR图像中准确地分割目标。
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公开(公告)号:CN113538533A
公开(公告)日:2021-10-22
申请号:CN202110690088.4
申请日:2021-06-22
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 本发明提出一种脊柱配准方法、装置、设备及计算机存储介质,脊柱配准方法包括:获取待配准的MR图像和CT图像;利用训练好的刚弹性脊柱配准模型对MR图像和CT图像进行配准,刚弹性脊柱配准模型包括特征提取单元、全连接单元、特征变换单元和融合单元,特征提取单元、全连接单元、特征变换单元和融合单元依次连接,特征提取单元跳跃连接融合单元,刚弹性脊柱配准模型包括空间变换层,空间变换层连接融合单元,空间变换层用于根据待配准的MR图像生成配准后的MR图像;获取刚弹性脊柱配准模型输出的配准结果。本发明采用神经网络算法,脊柱配准运行时间短,配准精度高,应用时无需提供骨性结构的信息,能够满足多模态图像引导的手术导航应用要求。
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公开(公告)号:CN105205810B
公开(公告)日:2018-12-11
申请号:CN201510539859.4
申请日:2015-08-30
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T7/136
Abstract: 一种基于距离场融合的MR图像海马体分割方法。包括:(1)对初始待分割的MR测试图像归一化处理,去除颅骨和偏移场,得到归一化处理后的MR测试图像;(2)将MR训练集图像和训练集标号图像配准到MR测试图像;(3)将配准后的标号图像经过距离变换得到距离场DF;(4)对MR测试图像中的点取图像块并转化成一个列向量;(5)定义搜索窗选取MR字典和DF字典;(6)用局部线性表达测试样本,求字典权值系数向量;(7)得到测试样本的DF预测图像块向量,并把转化为图像块;(8)重复步骤(4)‑(7),获得每个点的DF值;(9)得到测试图像每个点所对应的标号。本发明方法能够从MR图像中准确地分割目标。
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