发明专利已授权

一种基于稀疏贝叶斯模型和多图谱融合的MRI神经胶质瘤分割方法及系统

📄 申请号：CN201910774396.8 📄 发布日：2025/10/15

著录项目信息

申请日

2019-08-21

公开号

CN110503655B

公开日

2022-04-01

申请人

山东师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_11

IPC 分类号

G06T7_11 , G06K9_62 , G06T7_174 , G06V10_764 , G06V10_80 ,

技术画像

所属领域

医学图像分割医学图像分割医学影像分析人工智能辅助诊断

应用场景

脑肿瘤诊断, 神经胶质瘤术前评估, 医学影像辅助诊断, 放疗靶区勾画, 影像组学研究

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摘要

本公开公开了一种基于稀疏贝叶斯模型和多图谱融合的MRI神经胶质瘤分割方法及系统，该方法包括：接收MRI，进行预处理，得到MRI的所有模态联合配准到统一解剖学模板且带辅助诊断分割标签的图像；采用稀疏贝叶斯模型对MRI的不同模态进行分割，得到不同模态分割结果标签；采用多图谱融合法融合MRI中不同模态的分割结果，得到边界轮廓清晰的最终神经胶质瘤分割结果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种波长可调谐非线性镜锁模激光器及工作方法

当前第 / 件

基于虚拟标签回归的无监督跨模态哈希检索方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_11)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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