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[发明专利]一种脑部磁共振图像自动颅骨去除方法-CN201910140341.1有效
发明人：宋国立;黄钲;赵忆文;赵新刚 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2019-02-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种脑部磁共振图像自动颅骨去除方法，通过自适应迭代阈值法获取脑部磁共振图像的最优背景分割阈值；根据最优背景分割阈值对脑部磁共振图像进行背景分割，得到标准化图像；通过OSTU阈值法获取标准化图像最大类间方差阈值，并根据最大类间方差阈值对标准化图像进行二值化，得到二值化图像；在二值化图像中，检测多方向异常值点，并获取颅骨主体区域；在标准化图像中，将颅骨主体区域像素赋值为0，得到主体分割图像；对主体分割图像采用形态学开操作，得到目标图像。本发明有效提高了传统半自动方法的效率，为脑部磁共振图像的自动识别及图像融合等操作提供了便利。
一种脑部磁共振图像自动颅骨去除方法

[发明专利]一种基于大数据的医学图像的高效分类管理方法-CN201810371340.3在审
发明人：赵亿文;黄钲;宋国立;赵新刚;韩建达 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2018-04-24 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于大数据的医学图像的高效分类管理方法，对T2加权的磁共振图像进行图像标准化，得到标准化图像；对标准化图像进行高斯滤波；将去噪后的图像进行对比度拉伸；提取拉伸后图像的亮度特征；对拉伸后图像进行直方图均衡化，得到对比度增强后的图像；通过灰度共生矩阵提取对比度增强后图像的纹理特征；通过支持向量机，采用留一法训练并验证分类模型；建立人机交互的图形用户界面。本发明通过背景去除提高了分类器的分类精度并降低了算法的时间复杂度；通过两次图像增强，使得图像的纹理更加明显，从而提高了分类精度；可以提高放射科医生的工作效率；对不同的阶段提取不同的特征，符合不同阶段的图像特点。
图像标准化图像对比度增强分类管理医学图像大数据拉伸灰度共生矩阵图形用户界面直方图均衡化磁共振图像对比度拉伸放射科医生时间复杂度图像标准化支持向量机背景去除分类模型高斯滤波工作效率阶段提取亮度特征人机交互图像特点纹理特征纹理次图像分类器分类去噪算法加权验证

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