一種基于人工智能的主動(dòng)脈結(jié)構(gòu)圖像自動(dòng)分割方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110586763.9 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113409349A 公開(kāi)（公告）日 2021-09-17
申請(qǐng)公布號(hào) CN113409349A 申請(qǐng)公布日 2021-09-17
分類號(hào) G06T7/155（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06T5/00（2006.01）I;G06T7/11（2017.01）I;G06T9/00（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 馬琛明;方檜銘;鄧智方 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 拓微摹心數(shù)據(jù)科技（南京）有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京知元同創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 劉元霞
地址 210012江蘇省南京市雨花臺(tái)區(qū)安德門大街52號(hào)世茂城品國(guó)際廣場(chǎng)B棟607
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的主動(dòng)脈結(jié)構(gòu)圖像自動(dòng)分割方法。包括將標(biāo)簽圖像進(jìn)行分割、對(duì)不同通道的標(biāo)簽圖像添加噪聲并提取形態(tài)學(xué)梯度、對(duì)各解碼階段的多通道特征圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)特征提取、各階段損失計(jì)算及總損失計(jì)算，以及最終完成網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的訓(xùn)練與優(yōu)化等步驟。通過(guò)使用上述基于人工智能的圖像處理方法，相比于目前已有的圖像處理方法，可以去除明顯的誤分割區(qū)域，提升圖像分割效果，對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行更精準(zhǔn)分割，使分割不完全的區(qū)域更加完善，為之后的三維模型的建立提供了準(zhǔn)確度更高的圖像數(shù)據(jù)，有效提高了TAVR/TAVI術(shù)前評(píng)估的效率和精度。