[发明专利]一种基于条件随机场的二维CT图片中脂肪位置识别方法在审
| 申请号： | 201611233057.1 | 申请日： | 2016-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN106886791A | 公开（公告）日： | 2017-06-23 |
| 发明（设计）人： | 李晨;蒋涛 | 申请（专利权）人： | 四川木牛流马智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司51214 | 代理人： | 项霞 |
| 地址： | 610000 四川省成都市高新区*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于条件随机场(CRF)的二维CT图片中脂肪位置识别方法。所述方法利用CRF方法的思路，并结合多特征融合，实现了一套CRF识别模型，本发明能够有效地应对高噪音CT图片中脂肪位置的识别问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 条件 随机 二维 ct 图片 脂肪 位置 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于条件随机场的二维CT图片中脂肪位置识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：确定若干张用于进行条件随机场训练的、脂肪位置能被清晰识别的的原始CT图像；步骤二：对各个原始CT图像的各个像素点进行最终特征向量提取，具体包含如下步骤：步骤2.1：确定图中各个像素点的四个特征向量，分别为：像素值、像素块均值、方向梯度直方图、HoG块；步骤2.2：将各像素点的四个特征向量联合组成一个向量，该向量为该像素点的最终特征向量；步骤三：将各个像素点的最终特征向量作为该点的描述子来表达对应原始CT图片的信息；步骤四：利用各个原始CT图像中的描述子对分类器进行概率输出训练；步骤五：根据步骤四的训练，得到一个CRF模型；步骤六：利用CRF模型对待检测脂肪位置的CT图像进行脂肪位置识别。
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