一种基于心脏CT图像和机器学习的心脏左腔区域分割方法
授权
摘要

本发明公开了一种基于心脏CT图像和机器学习的心脏左腔区域分割方法,主要思路是将图像分割和三维网格分割相结合,先通过基于阈值的图像分割将心脏CT图像初始分割,然后通过区域生长等算法得到心脏左腔区域,然后生成心脏左腔区域三维网格,将心脏左腔区域三维网格进行过分割成小片;通过有监督分类将心脏左腔区域三维网格分割成若干个心脏左腔区域亚结构网格;小片特征的选取和组合是本发明的一个创新点,其中,特征向量除了小片的局部特征外,还包含了小片的上下文特征,以及小片的空间信息。本发明不但适用于基于CT心脏图像的分割,帮助医生以对心脏特定的部位进行研究,而且在其他领域中也具有一定的应用价值。

基本信息
专利标题 :
一种基于心脏CT图像和机器学习的心脏左腔区域分割方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN108765430A
申请号 :
CN201810510139.9
公开(公告)日 :
2018-11-06
申请日 :
2018-05-24
授权号 :
CN108765430B
授权日 :
2022-04-08
发明人 :
张耀楠牛乐川李松柏
申请人 :
西安思源学院
申请人地址 :
陕西省西安市灞桥区水安路28号
代理机构 :
北京世誉鑫诚专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
魏秀枝
优先权 :
CN201810510139.9
主分类号 :
G06T7/11
IPC分类号 :
G06T7/11  G06T7/136  G06T7/187  G06K9/46  G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
G06T5/50
通过使用多于一幅图像的,例如平均、减少
G06T7/11
区域分割
法律状态
2022-04-08 :
授权
2018-11-30 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/11
申请日 : 20180524
2018-11-06 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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