发明专利已授权

一种基于大样本数据驱动的颅神经自动分割方法

📄 申请号：CN201910680807.7 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-07-26

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_10

IPC 分类号

G06T7_10 , G06T7_11 , G06T7_33 , G06T5_00 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

医学图像处理医学图像处理图像分割人工智能算法

应用场景

医疗影像诊断, 神经外科手术规划, 脑部疾病辅助诊断, 医学图像分析

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摘要

一种基于大样本数据驱动的颅神经纤维自动分割方法，使用FreeSurfer工具进行脑区分割，应用基于球面反卷积(SD_STREAM)的确定性跟踪方法对原始DTI数据进行脑干和小脑部分的纤维跟踪，在多样本配准和聚类方法得到的颅神经纤维图谱基础上，对样本数据映射配准得到目标颅神经纤维束。相比较常用的手动绘制ROI和剔除错误纤维的方法，本发明排除人为操作引入的的主观性，同时保证纤维束成像确定性，减小数据误差，能够为颅神经纤维分割提供高效、精确、稳定、可重复的方法。

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

基于抑制优化机制的粘连树木检测方法

当前第 / 件

一种考虑柔性负荷与ESS-SOP的多时间尺度优化调度方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_10)

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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