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公开(公告)号：CN109493317A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811113870.4
申请日：2018-09-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于级联卷积神经网络的3D多椎骨分割方法，分割方法包括：对原始脊柱CT图像进行CTE预处理，获得预处理图像；将预处理图像输入粗分割全卷积网络FCN进行粗分割训练，获得具有椎骨结构位置先验信息的粗分割结果图；将粗分割结果图和预处理图像作为双通道图像输入细分割深度卷积网络CNN，根据粗分割结果图提供的位置先验信息，在预处理图像中对应的位置提取每块椎骨及背景区域的补丁贴片，再对补丁贴片进行分割，获得具有标签的椎骨分割图像。本发明能快速准确地在3D脊柱CT图像中分割出每个椎骨并对其进行标记。
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公开(公告)号：CN109493317B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201811113870.4
申请日：2018-09-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于级联卷积神经网络的3D多椎骨分割方法，分割方法包括：对原始脊柱CT图像进行CTE预处理，获得预处理图像；将预处理图像输入粗分割全卷积网络FCN进行粗分割训练，获得具有椎骨结构位置先验信息的粗分割结果图；将粗分割结果图和预处理图像作为双通道图像输入细分割深度卷积网络CNN，根据粗分割结果图提供的位置先验信息，在预处理图像中对应的位置提取每块椎骨及背景区域的补丁贴片，再对补丁贴片进行分割，获得具有标签的椎骨分割图像。本发明能快速准确地在3D脊柱CT图像中分割出每个椎骨并对其进行标记。
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公开(公告)号：CN108510507A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810259945.3
申请日：2018-03-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合加权随机森林的3D椎骨CT图像主动轮廓分割方法，涉及医学图像处理领域，本发明针对椎骨CT图像分割方法对初始轮廓的敏感问题，提出一种自动定位椎骨、分割椎骨CT图像的方法。首先，提出加权随机回归、分类森林算法确定椎骨中心；接着，将主动轮廓分割的初始轮廓球置于椎骨中心位置，采用联合能量函数的3D主动轮廓分割方法将图像中椎骨分割出来；最后，将训练好的模型组合输出，得到完整椎骨CT图像分割模型。本发明提出的脊柱CT分割模型，可以自动定位椎骨中心，可以对椎骨进行自动三维分割，简化脊柱CT图像的分割步骤及流程。
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公开(公告)号：CN108230301A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711315308.5
申请日：2017-12-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/6226 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06T2207/10081 , G06T2207/20116 , G06T2207/30012
Abstract: 本发明公开了一种基于主动轮廓模型的脊柱CT图像自动定位分割方法，涉及医疗图像处理领域，本发明针对脊柱CT图像的分割方法对初始位置及轮廓的敏感问题，提出一种自动定位分割CT图像的方法。首先，由临床CT仪扫描获得n组脊柱CT图像，由专家人员手动将该CT切片手动分割并用作训练样本；其次，运用随机森林算法对椎骨中心进行定位确定椎骨中心；接着，将分割初始轮廓置于随机森林算法确定的中心位置，采用模糊轮廓分割将CT切片图像中椎骨分割出来；最后，将训练好的模型组合输出，得到完整椎骨CT图像分割模型。本发明提出的脊柱CT分割模型，可以自动定位椎骨中心和分割初始轮廓位置，可以对椎骨进行自动分割，简化脊柱CT图像的分割步骤及流程。
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