申请/专利权人：江南大学附属医院;江南大学

申请日：2023-09-18

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117788550A

主分类号：G06T7/62

分类号：G06T7/62;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/187;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/44;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明涉及医学超声图像处理技术领域，尤其是指一种基于边缘引导的胎儿颅脑超声图像头围自动测量方法及系统。胎儿颅脑超声图像头围自动测量方法步骤包括：将胎儿颅脑超声图像输入基于边缘引导的胎儿颅脑超声图像分割模型，输出胎儿颅脑区域分割结果；将所述胎儿颅脑区域分割结果进行连通域标记，选取像素点面积最大的连通域，并采用Canny边缘检测算法检测该连通域的轮廓，得到胎儿颅脑区域轮廓；对所述胎儿颅脑区域轮廓进行椭圆拟合，得到拟合椭圆参数；根据所述胎儿颅脑区域轮廓椭圆拟合参数计算胎儿头围长度。本发明提高了胎儿颅脑分割的完整性与准确性，能够更有效地获取到胎儿颅脑区域椭圆，从而提高胎儿头围测量的精准性与可靠性。

主权项：1.一种基于边缘引导的胎儿颅脑超声图像头围自动测量方法，其特征在于，步骤包括：S1、将胎儿颅脑超声图像输入基于边缘引导的胎儿颅脑超声图像分割模型，输出胎儿颅脑区域分割图像；所述胎儿颅脑超声图像分割模型包括第一分割网络和第二分割网络，其中第一分割网络包括边缘特征提取模块、第一并行扩张卷积模块和注意力门控机制，第二分割网路包括第二并行扩张卷积模块和多层特征注意力门控机制；S2、将所述胎儿颅脑区域分割图像进行连通域标记，选取像素点面积最大的连通域，并采用Canny边缘检测算法检测该连通域的轮廓，得到胎儿颅脑区域轮廓；S3、对所述胎儿颅脑区域轮廓进行椭圆拟合，得到拟合椭圆参数；S4、根据所述胎儿颅脑区域轮廓椭圆的拟合参数计算胎儿头围长度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江南大学附属医院;江南大学 一种基于边缘引导的胎儿颅脑超声图像头围自动测量方法

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