公开(公告)号：CN119295392A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411333475.2

申请日：2024-09-24

Applicant: 西安市第一医院 ,  神州医疗科技股份有限公司

Inventor： 李永斌 ,  高逸飞 ,  刘燕波 ,  王玮 ,  高剑伟 ,  陕曼玉 ,  许娟 ,  时宏 ,  史文钊

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的眼眶图像分割识别方法，其特征在于，将注意力机制引入Unet网络结构，利用以往的眼部CT/MRI影像进行模型训练，构建眼部区域分割网络模型，通过分割网络模型将待处理眼部CT/MRI影像分割为不同区域，再分别对不同区域测量其相应数据，得到眼部CT/MRI影像分割结果。本发明基于深度学习的眼眶图像分割识别方法解决了现有技术对眼眶MRI图像分割不明确、图像识别及数据测量不精确的问题。

公开(公告)号：CN118447255A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410716361.X

申请日：2024-06-04

Applicant: 西安市第一医院 ,  神州医疗科技股份有限公司

Inventor： 李永斌 ,  刘燕波 ,  王玮 ,  张家智 ,  陕曼玉 ,  高剑伟 ,  时宏 ,  许娟 ,  张澜 ,  史文钊

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/22 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于nnU‑net的多重阈值分割颧骨顶点定位方法，该方法包括以下步骤：步骤S10、获取MR图像数据，利用nnU‑net框架分别构建眼球分割网络和眼眶分割网络；步骤S20、基于眼球分割网络和眼眶分割网络确定的所述眼球和眼眶的位置，对所述MR图像数据进行多重阈值处理，确定阈值范围，得到目标轮廓集合；步骤S30、基于目标轮廓集合确定颧骨顶点。本发明，能够保证颧骨顶点定位的准确性，从而使得基于颧骨顶点实现的疾病判断的结果更精确。