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- [发明专利]一种基于元胞自动机的脑肿瘤分割方法-CN202210666419.5在审
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王国良;李菊
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辽宁石油化工大学
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2022-06-14
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2022-09-02
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G06T7/11
- 方法包括：获取脑肿瘤原始区域并且为像素赋予前景或者背景的类别；计算像素的分类概率并且确定前景初始种子点、背景初始种子点和待定种子点；确定待定种子点与邻域像素的分类相似度并且构造状态转移规则和状态转移函数，以及所述待定种子点更新类别并且在更新完类别后或者与前景初始种子点组成前景分割种子点或者与背景初始种子点组成背景分割种子点；分割所述脑肿瘤原始区域，得到脑肿瘤确定区域。由于本申请可以科学高效地对分割种子点进行提取，因此能够解决现有的元胞自动机需要手动选取种子点导致造成初始种子点的类别选取错误进而影响脑肿瘤分割结果的问题。
- 一种基于自动机肿瘤分割方法
- [发明专利]一种基于逐点生长的点云法矢一致性校准方法-CN202010530784.4在审
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杜乾
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广州万维创新科技有限公司
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2020-06-11
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2020-11-03
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G06T7/60
- 本发明公开了一种基于逐点生长的点云法矢一致性校准方法，由点云中点与其相临点的关系构造几何平面模型，获取各点的法线，以及每条法线的曲率值；依据曲率值的大小进行点排序，由曲率值最小的点作为当前种子点，并将其加入到种子点序列中,并计算需要加入种子点序列的邻域点法线和邻域点指向种子点向量的夹角阈值、曲率阈值以及种子点和邻域点的法线点积阈值，判断邻域点法线和邻域点指向种子点向量的夹角值、曲率阈值以及法线点积阈值，符合要求则将其加入到种子点序列中，并反转该邻域点的法线方向并标记该邻域点，处理完成，其他邻域点按照上述操作进行处理，直到种子点序列被清空，一个区域增长完成，加入聚类数组，并依次进行下个区域生长。
- 一种基于生长点云法矢一致性校准方法
- [发明专利]一种血管内超声图像分割方法-CN201310124405.1有效
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严加勇;崔崤峣
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上海理工大学;上海医疗器械高等专科学校
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2013-04-11
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2013-06-19
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G06T7/00
- 一种血管内超声图像的分割方法，包含以下步骤：确定血管内腔种子点和血管外壁种子点；得到第一血管内腔种子点和血管外壁种子点的概率图像；得到血管内超声图像的第一梯度图像；对血管外壁种子点的概率图像进行阈值处理，得到第一序列阈值图像；通过第一序列阈值图像和第一梯度图像，确定血管外膜边界；将血管内腔种子点的概率图像中里概率大于0.5的第二连通区域边界像素点作为血管中层种子点；得到第二血管内腔种子点和血管中层种子点的概率图像；得到血管内超声图像的第二梯度图像；对第二血管内腔种子点的概率图像进行阈值处理，得到第二序列阈值图像；通过第二序列阈值图像和第二梯度图像，确定血管内膜边界。
- 一种血管超声图像分割方法
- [发明专利]一种非均一性医学图像的分割方法-CN201410028478.5有效
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陈海斌;周凌宏;甄鑫;王琳婧;肖阳;胡洁
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南方医科大学
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2014-01-21
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2017-03-08
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G06T7/10
- 本发明涉及一种非均一性医学图像的分割方法，该方法由以下步骤组成先在待分割图像上选择前景种子点和背景种子点；然后，根据选择的种子点集的灰度信息，估计出各个灰度归属于待分割图像中前景或背景的概率，并映射到图像的各个象素点，得到对应的概率密度分布图；然后再分别以选择的前景种子点和背景种子点为生长种子点，在对应的概率密度分布图上以一个概率阈值为生长条件，执行区域生长算法，得到自动生长后的前景种子点群和背景种子点群；最后，用得到的自动生长后的种子点群作为随机游走算法的种子点本发明所述方法可降低对初始种子点的数量和位置敏感度，显著提高非均一性医学图像的分割精度。
- 一种均一医学图像分割方法
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