申请/专利权人：北京航空航天大学;首都医科大学附属北京天坛医院

申请日：2024-02-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809122A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/77;G06V10/82;G06V40/14;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/048

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开一种颅内大血管图像的处理方法、系统、电子设备及介质，涉及图像处理领域，该方法包括：获取待识别目标和样本受试者的颅内大血管原始影像；根据颅内大血管原始影像，应用脑血管分割模型得到脑血管掩码图像；计算脑血管掩码图像的感兴趣区域以及边界框；根据感兴趣区域的边界框，从颅内大血管原始影像中选择对应的感兴趣区域；分别对掩码图像感兴趣区域和原始影像感兴趣区域进行预处理，得到待处理图像；对样本受试者的待处理图像中的目标区域进行标注；应用训练集对卷积神经网络模型进行训练得到脑血管闭塞分类模型；将待识别目标的待处理图像输入至脑血管闭塞分类模型得到目标区域识别结果。本发明能够提高目标区域识别的准确度。

主权项：1.一种颅内大血管图像的处理方法，其特征在于，所述处理方法包括：获取待识别目标和样本受试者的颅内大血管原始影像；所述颅内大血管原始影像为3D脑部CT血管造影图像；根据所述颅内大血管原始影像，应用脑血管分割模型，得到所述待识别目标和所述样本受试者的脑血管掩码图像；计算所述脑血管掩码图像的感兴趣区域以及所述感兴趣区域的边界框，得到所述待识别目标和所述样本受试者的掩码图像感兴趣区域；根据所述感兴趣区域的边界框，从所述颅内大血管原始影像中选择对应的感兴趣区域，得到所述待识别目标和所述样本受试者的原始影像感兴趣区域；分别对所述掩码图像感兴趣区域和所述原始影像感兴趣区域进行预处理，得到所述待识别目标和所述样本受试者的待处理图像；所述预处理包括缩放、归一化和拼接；对所述样本受试者的待处理图像中的目标区域进行标注，得到所述样本受试者的标注后的图像；应用训练集对卷积神经网络模型进行训练，得到脑血管闭塞分类模型；所述训练集包括所述样本受试者的待处理图像和对应的所述样本受试者的标注后的图像；将所述待识别目标的待处理图像输入至脑血管闭塞分类模型，得到目标区域识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学;首都医科大学附属北京天坛医院 一种颅内大血管图像的处理方法、系统、电子设备及介质

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