一种基于三维通量模型的树状结构中心线提取方法

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摘要

本发明具体涉及一种基于三维通量模型的树状结构中心线提取方法，包括：构建数据集，将原图随机采样生成子图；使用3D Tubular Flux模型，计算前景点的空间距离和方向信息，生成其相对于中心线的位置信息编码通量特征，作为监督信息；使用三维卷积神经网络进行特征学习，生成结构信息通量特征，使用CBAM加强通道的探索，使用CSP模块减少其计算量；使用轻量级U‑Net网络进行自适应的中心线预测，并生成双通道概率图；空间加权平均策略处理双通道概率图，生成更加精细的中心线；求三维卷积神经网络加权均方误差损失与轻量级U‑Net网络Dice损失并求和，然后将其联合训练。本发明实现了端到端的树状结构中心线提取方法，从而准确高效的完成树状结构中心线提取。

基本信息

专利标题：

一种基于三维通量模型的树状结构中心线提取方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113450364A

申请号：

CN202110728463.X

公开（公告）日：

2021-09-28

申请日：

2021-06-29

授权号：

CN113450364B

授权日：

2022-05-13

发明人：

刘敏樊家旺王烜汪嘉正王耀南

申请人：

湖南大学

申请人地址：

湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门

代理机构：

长沙惟盛赟鼎知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

滕澧阳

优先权：

CN202110728463.X

主分类号：

G06T7/10

IPC分类号：

G06T7/10 G06N3/04 G06N3/08