基于邻域内空间取向变化的纤维状结构空间曲率特征提取的图像...
公开
摘要
本发明公开了一种基于邻域内空间取向变化的纤维状结构空间曲率特征提取的图像分析方法，用于生物组织纤维状结构的光学图像的量化分析。本发明方法可实现全自动化的像素级分辨水平的纤维状结构的空间曲率特征提取，在提高精度与准确率的同时还兼顾了优异的时间效率；本发明还利用伪彩色编码技术直观地反映生物组织的空间曲率的分布与变化情况，增强了信息可读性；本发明实现了三维图像的量化分析，相比于传统的二维分析大大增强了空间曲率参量的应用范围与潜力；通过与其他纤维状结构量化参量的结合，本发明可以实现对于生物组织更加全面与完整的理解，对于生命活动与疾病演化过程的研究与分析有着深远的意义。
基本信息
专利标题 ：
基于邻域内空间取向变化的纤维状结构空间曲率特征提取的图像分析方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596256A
申请号 ：
CN202210065555.9
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-01-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘智毅钱书豪孟佳丁志华
申请人 ：
浙江大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
万尾甜
优先权 ：
CN202210065555.9
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/64
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
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-07 ：
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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