一种基于深度学习的颈动脉管径比测量方法和系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110873564.6
IPC分类号：G06T7/12;G06T7/181;G06T7/60
申请日期：
2021-07-30
申请人：
上海深至信息科技有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的颈动脉管径比测量方法和系统
申请号	CN202110873564.6	申请日期	2021-07-30
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-12-03	公开/公告号	CN113744290A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/12 ? 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〕 G06T7/12 边缘分割〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;1;2;;;G;0;6;T;7;/;1;8;1;;;G;0;6;T;7;/;6;0查看分类表>
申请人	上海深至信息科技有限公司	申请人地址	上海市闵行区东川路555号戊楼5层5030室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海深至信息科技有限公司	当前权利人	上海深至信息科技有限公司
发明人	朱瑞星;邢述达
代理机构	上海申新律师事务所	代理人	吴轶淳

摘要

本发明提供一种深度学习的颈动脉管径比测量方法和系统，对超声图像中的颈动脉和斑块进行特征提取，获取包括颈动脉轮廓和斑块轮廓的整体轮廓特征数据，获取颈动脉轮廓和斑块轮廓的整体轮廓特征的中心线，获取中心线上中心点坐标集合，获取斑块轮廓的边缘点坐标集合，计算两坐标集合的最小Hausdorff距离对应的目标中心点和目标边缘点，将目标中心点和目标边缘点形成的直线作为法向，获取直线与第一轮廓曲线和第二轮廓曲线相交的交点，两交点之间的距离为第一距离，计算斑块轮廓到相邻的其中一个交点的距离作为第二距离，第二距离与第一距离的比值，作为颈动脉管径比。无需人工参与，提高测量效率以及测量稳定性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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