基于核磁共振图像的血管壁分割方法、设备及存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN201910906518.4
IPC分类号：G06T7/11;G06T7/00;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2019-09-24
申请人：
西安交通大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于核磁共振图像的血管壁分割方法、设备及存储介质
申请号	CN201910906518.4	申请日期	2019-09-24
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-02-28	公开/公告号	CN110853045A
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;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;3;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西安交通大学	申请人地址	陕西省西安市咸宁西路28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	西安交通大学	当前权利人	西安交通大学
发明人	辛景民;蔡卓桐;武佳懿;郑南宁
代理机构	西安通大专利代理有限责任公司	代理人	贺小停

摘要

本发明属于医学图像处理领域，公开了一种基于核磁共振图像的血管壁分割方法、设备及存储介质，包括以下步骤：S1：从T1加权MRI图像的三个相邻切片上均选取感兴趣区域ROI，形成三重输入序列并输入分割神经网络；S2：通过分割神经网络进行若干次下采样；S3：通过分割神经网络联合跳跃链接进行若干次上采样操作，将每次上采样的结果并行叠加得到与三重输入序列尺寸相同的特征图；S4：将特征图进融合激活，得到初始的内腔概率图和外壁概率图，通过分割损失函数优化，得到最终的内腔概率图和外壁概率图，完成分割。本发明采用一个端到端的网络，能够自动地从MRI中分割出颈动脉中的内腔和外壁，进而可以通过分割结果快速检测颈动脉粥样硬化斑块。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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