一种基于图模型与连续逐步优化的通用医学图像分割方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于图模型与连续逐步优化的通用医学图像分割方法，具体涉及医学图像处理领域，包括新的医学图像输入、图像预处理、基于图模型构建二阶离散目标函数、离散目标函数的连续化松弛、基于凸凹松弛过程的逐步优化和分割结果输出六个步骤。本发明通过采用图模型与连续逐步优化的解决路线，不依赖标注样本即可自动完成医学图像分割，面向通用的医学图像分割任务，可以处理CT、PET、fMRI等多种类型的医学图像，采用连续逐步优化方法，兼顾了医学图像分割效率与效果，在医学图像分割批处理任务中能够极大的提高效率和精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于图模型与连续逐步优化的通用医学图像分割方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109993756A
申请号 ：
CN201910281453.9
公开（公告）日 ：
2019-07-09
申请日 ：
2019-04-09
授权号 ：
CN109993756B
授权日 ：
2022-04-15
发明人 ：
杨旭汪娟英叶晓龙袁野柳振宇
申请人 ：
中康龙马(北京)医疗健康科技有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区中关村大街1号15层1506-356
代理机构 ：
北京睿康信诚知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
李建国
优先权 ：
CN201910281453.9
主分类号 ：
G06T7/11
IPC分类号 ：
G06T7/11 G06T5/00 G16H30/00
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
2022-04-15 ：
授权
2019-08-02 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/11
申请日 : 20190409
申请日 : 20190409
2019-07-09 ：
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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