发明专利已授权

一种基于结构特征优化的颈动脉级联学习分割方法

📄 申请号：CN202010040605.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-01-15

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_11

IPC 分类号

G06T7_11

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法医学图像处理图像识别

应用场景

医学影像分析, 血管分割, 辅助诊断, 临床研究

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摘要

一种基于结构特征优化的颈动脉级联学习分割方法，包括以下步骤：步骤1、通过初始分割模型获得预分割S；步骤2、基于分割子区域的距离来优化分割；步骤3、基于中心线端点距离来优化分割；步骤4、基于血管方向和中心线端点向量夹角来优化分割；基于局部语义分割模型的颈动脉预分割、基于全局语义分割模型的颈动脉预分割、融合模型的颈动脉预分割进行处理后，得到优化后的三个分割结果(P’、G’、C’)；步骤5、利用优化后的分割训练新的分割模型：最后利用优化后的预分割结果，结合初始图像进行级联分割模型的训练。本发明利用计算机图像处理技术对医学图像进行处理，能够更加直观地反映病人的具体生理情况。

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

20220408

✅ 授权

20200630

?? 实质审查的生效：

20200605

📄 公开

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