醫(yī)學(xué)影像的融合方法及基于融合醫(yī)學(xué)影像學(xué)習(xí)的圖像檢測(cè)方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN201810704005.0 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN109035160B | 公開(kāi)（公告）日 | 2022-06-21 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN109035160B | 申請(qǐng)公布日 | 2022-06-21 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06T5/00;G06T5/50;G06T7/00 | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 李鵬;張衍儒;白世貞;任宗偉 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 哈爾濱商業(yè)大學(xué) |
| 代理機(jī)構(gòu) | 黑龍江立超同創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 | 代理人 | 楊立超 |
| 地址 | 150028 黑龍江省哈爾濱市松北區(qū)學(xué)海街1號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 醫(yī)學(xué)影像的融合方法及基于融合醫(yī)學(xué)影像學(xué)習(xí)的圖像檢測(cè)方法，涉及基于融合醫(yī)學(xué)影像學(xué)習(xí)的圖像檢測(cè)技術(shù)。本發(fā)明為了解決醫(yī)學(xué)影像因受噪聲污染，信噪比低，不同組織間灰度差異小，影響醫(yī)學(xué)影像的應(yīng)用，以及單一模態(tài)的影像并不能從不同角度提供病變組織更豐富的信息等技術(shù)問(wèn)題。讀取兩類(lèi)模態(tài)影像并分別對(duì)兩類(lèi)模態(tài)影像進(jìn)行預(yù)處理，得到去噪圖像；采用改進(jìn)的剪切波變換對(duì)圖像進(jìn)行多尺度剖分；根據(jù)融合規(guī)則，對(duì)兩類(lèi)模態(tài)影像進(jìn)行融合，得到融合圖像；將所有融合圖像組成融合圖像數(shù)據(jù)集；對(duì)數(shù)據(jù)集采用改進(jìn)的YOLO v2深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練，生成訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)。將不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)影像融合在一起從不同角度提供病變組織更豐富的信息。 |
