一种基于SEEDS算法和GRU网络的脑图像分割方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011037578.6
IPC分类号：G06T7/11;G06T7/187;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-09-28
申请人：
华东师范大学

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著录项信息

专利名称	一种基于SEEDS算法和GRU网络的脑图像分割方法
申请号	CN202011037578.6	申请日期	2020-09-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-12-25	公开/公告号	CN112132842A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/11 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/10 分割；边缘检测（基于运动的分割入G06T 7/215）〔2017.01〕 G06T7/11 区域分割〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;T;7;/;1;8;7;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	华东师范大学	申请人地址	上海市普陀区中山北路3663号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华东师范大学	当前权利人	华东师范大学
发明人	文颖;顾安琪
代理机构	上海宛林专利代理事务所（普通合伙）	代理人	暂无

摘要

本发明提供了一种基于能量驱动采样超像素分割(SEEDS)算法和门控循环单元(GRU)网络的脑图像分割方法。首先，通过对多模态图像进行预处理，得到有效的脑组织图像；同时，利用SEEDS超像素分割方法将原始脑图像划分成一定数量的超像素块并提取其空间特征；然后，对于每一块超像素块，通过已训练的GRU网络进行分类，再将分类结果结合原始脑图像得到最终的脑组织分割结果。本发明通过利用超像素为基本单元构建脑图像的空间特征，既保存了脑组织的局部特征和边缘信息，又能精准地描述各部分的脑组织结构，同时利用GRU网络将原始图像信息和空间特征融合，大大提升了分割精度。

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