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[发明专利]腹部组织图像自动分割方法及系统-CN202110409678.5在审
发明人：戴亚康;朱建兵;钱旭升;周志勇;胡冀苏 -专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;苏州科技城医院
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种腹部组织图像自动分割方法及系统，该方法包括以下步骤：1)构建第一训练数据集；2)利用所述第一训练数据集对3D U‑Net网络进行训练，得到腹部组织自动分割模型；3)构建用于肿瘤分割任务的第二训练数据集；4)利用所述第二训练数据集对DeepLab V3+网络进行训练，得到肿瘤自动分割模型；5)将所述腹部组织自动分割模型和肿瘤自动分割模型级联，得到腹部组织自动分割模型；6)将待分割的腹部扫描图像输入腹部组织自动分割模型，自动得到腹部组织分割图像和肿瘤分割图像。本发明的腹部组织图像自动分割方法能够对形态多变的腹部组织和肿瘤进行分割，在低对比度和边缘模糊的情况下取得良好的分割精度。
腹部组织图像自动分割方法系统

[发明专利]听神经瘤图像自动化分割方法及系统-CN202110238730.5有效
发明人：刘钦源;柴露;张国凯 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了听神经瘤图像自动化分割方法和系统，利用预先训练的听神经瘤图像自动化分割模型对获取的听神经瘤患者的核磁共振图像进行自动化分割获得分割结果，所述听神经瘤图像自动化分割模型采用预处理网络和分割网络的级联结构本发明实施例通过构建以提升模型分割性能为目标的预处理网络提升了模型的分割性能，突破了单一Unet分割模型的局限性，获得了当前最优的听神经瘤图像自动化分割模型，能以较快的速度实现听神经瘤图像的自动化分割，大幅提升了听神经瘤图像分割效率。
听神经图像自动化分割方法系统

[发明专利]晶状体分割难度分类方法及装置-CN201911350332.1有效
发明人：曹桂平;刘江 -专利权人：中国科学院宁波工业技术研究院慈溪生物医学工程研究所;广州视源电子科技股份有限公司
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像分析技术领域，具体涉及一种晶状体分割方法及装置。包括：采集样本数据并对各样本数据标注参考分割线；将各样本数据输入自动分割网络以获取各样本数据的自动分割结果；计算各样本数据的自动分割结构的分割综合误差；根据各样本数据的自动分割结果的分割综合误差确定该样本数据的分割难度等级；基于各样本数据及其分割难度等级建立分割难度判断网络；将原始图像输入到所述分割难度判断网络中以获取该原始图像的分割难度等级。上述技术方案建立的分割难度判断网络，能够自动的根据分割误差确定分割难易等级，解决认为定级所产生的主观性和前后不一致性的问题。
晶状体分割难度分类方法装置

[发明专利]自动视频图像分割-CN200910205771.3有效
发明人：王珏;白雪 -专利权人：奥多比公司
申请日： 2009-08-24 - 公布日： 2010-03-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及自动视频图像分割。具体地，公开了用于自动分割视频序列的方法、系统和计算机可读存储介质。根据视频序列的至少一个先前图像的已有分割信息，确定视频序列的当前图像的分割形状预测和分割颜色模型。根据所述分割形状预测和分割颜色模型的加权组合，自动生成当前图像的分割。将当前图像的分割存储在存储介质中。
自动视频图像分割

[发明专利]一种三维医学图像的交互式分割方法-CN201910903310.7有效
发明人：陈莉;周伯威 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提出一种三维医学图像的交互式分割方法，涉及数字化医疗技术领域。该方法首先获取若干三维医学图像作为原始图像并进行标注，得到该原始图像的有标注的分割训练数据作为标准分割结果；使用分割训练数据训练得到全自动图像分割网络；使用全自动图像分割网络生成原始图像对应的自动分割结果，根据自动分割结果与标准分割结果的差异，模拟生成用于训练分割编辑网络的用户交互数据；使用模拟的用户交互数据训练分割编辑网络；用户使用训练完毕的分割编辑网络与三种交互式分割工具完成对待分割图像的交互式分割本发明可利用较少的交互次数大幅提升三维医学图像分割精度，有较高的实用价值。
一种三维医学图像交互式分割方法

[发明专利]基于PCANet深度学习模型下的自动分割方法-CN201811148093.7有效
发明人：张旭明;周琳 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PCANet深度学习模型下的图像自动分割方法，该方法具体包括以下步骤：(1)将待分割的图像依次经过预处理、超像素聚类处理、第一PCANet网络的处理、以及第一SVM分类器的处理后得到粗分割后的图像；粗分割后的图像即二值化的预分割图像；(2)将步骤(1)得到的粗分割后的图像依次经过第二PCANet网络的处理、以及第二SVM分类器的处理后得到精分割后的图像，精分割后的图像即二值化的最终分割图像，由此完成图像的自动分割本发明通过对该自动分割方法的整体数据处理流程、以及相应自动分割系统的框架结构进行控制，将超像素与PCANet网络结合实现图像的自动分割，可大大提高诸如钼靶肿块的分割精度与鲁棒性。
基于 pcanet 深度学习模型自动分割方法

[发明专利]一种腹部CT序列图像肝脏的快速鲁棒自动分割方法-CN201510444164.8有效
发明人：赵于前;廖苗 -专利权人：中南大学
申请日： 2015-07-24 - 公布日： 2017-09-05 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种腹部CT序列图像肝脏鲁棒自动分割方法，包括数据输入步骤，输入待分割CT序列，并指定初始切片；模型构建步骤，根据输入序列的数据特征，建立肝脏亮度模型和外观模型，抑制复杂背景突出肝脏区域；自动分割步骤，结合亮度模型和外观模型运用图割算法对初始切片进行快速自动分割，并利用相邻切片之间的空间相关性，以初始分割切片为起点分别向上、向下迭代分割肝脏CT序列中所有的切片。本发明针对特定的CT序列建立相应的亮度和外观模型，能有效自动分割对比度低、边界模糊和形状不规则的肝脏。并且，本发明的腹部CT序列图像肝脏自动分割方法能够推广到其他腹部器官的自动分割中，如腹部CT序列图像脾脏和肾脏的分割。
一种腹部 ct 序列图像肝脏快速自动分割方法

[发明专利]一种危及器官自动勾画方法及系统-CN202211341604.3有效
发明人：刘洋;经秉中;李超峰;邓一术;陈浩华;李彬;何立儒 -专利权人：中山大学肿瘤防治中心（中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所）
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种危及器官自动勾画方法及系统，通过将CBCT图像与计划CT图像模型进行优化处理后，得到经过处理后的CBCT图像和CT图像；再将经过处理后的CBCT图像和CT图像输入到自动分割模型中，通过使用自动分割模型对预处理CBCT图像和预处理CT图像进行分割得到自动分割结果后，利用预设函数对自动分割结果进行处理得到分割结果，对自动分割结果进行轮廓线提取得到自动勾画结果，通过使用该方法完成放疗计划中常见的危及器官自动勾画，且引入了对应计划CT的信息辅助，提升自动勾画准确性。
一种危及器官自动勾画方法系统

[发明专利]一种增强CT图像的脏器内血管自动分割方法及系统-CN202111229422.2在审
发明人：徐颂华;董彩霞;李宗芳 -专利权人：西安交通大学医学院第二附属医院
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种增强CT图像的脏器内血管自动分割方法及系统，方法包括对增强CT图像进行脏器分割处理提取脏器区域，由脏器区域得到三维脏器感兴趣区域；对所述三维脏器感兴趣区内，分别进行全局脏器内血管分割和局部脏器内血管分割产生全局脏器内血管自动分割结果和局部脏器内血管自动分割结果；将全局脏器内血管自动分割结果和局部脏器内血管自动分割结果融合，得到最终的脏器内血管自动分割结果。本发明提出了一种全自动渐进式的脏器内血管分割的深度学习解决方案，旨在保持血管在其形状细节和连续性方面的完整性。实验结果表明，该方案具有较高的准确性、效率和稳健性。
一种增强 ct 图像脏器血管自动分割方法系统

[发明专利]一种肺磨玻璃结节的自动分割系统及方法-CN202010148820.0在审
发明人：王亭亭;陈昶;谢冬;佘云浪;邓家骏;吴俊琪 -专利权人：上海市肺科医院（上海市职业病防治院）
申请日： 2020-03-05 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种肺磨玻璃结节的自动分割系统及方法，涉及深度学习技术领域，包括：分别对若干患者的胸部断层扫描图像进行标注得到标注图像；将各标注图像进行分组得到训练组、验证组和测试组；根据训练组对预先建立的第一分割模型进行训练，在训练过程中采用验证组对训练得到的第二分割模型进行验证，并在训练完成后，将验证结果中验证正确率最高的一次训练得到的第二分割模型作为肺磨玻璃结节的自动分割模型；将测试组中的自动分割模型的输出结果处理得到模型效能；将待分割患者的胸部断层扫描图像输入自动分割模型得到自动分割结果，医生根据自动分割结果和模型效能给出临床指导意见。能够准确、自动且快速完成肺磨玻璃结节的分割。
一种玻璃结节自动分割系统方法

[发明专利]一种PCB设计中走线分割的方法及系统-CN202010030128.8有效
发明人：付深圳 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06F30/39 文献下载
摘要：本发明提供一种PCB设计中走线分割的方法及系统，方法包括如下步骤：S1.生成走线自动分割模块，并建立走线自动分割模块与PCB设计工具的接口；S2.在PCB设计工具中启动走线自动分割模块；S3.配置走线自动分割模块获取待切割区域；S4.配置走线自动分割模块获取待切割区域与已有布线的交点，将已有布线删除，再重画已有布线在待切割区域外的部分；系统包括自动分割模块生成单元、自动分割模块启动单元、待切割区域获取单元以及重新布线单元。本发明能够快速准确的将待切割区域的已有布线自动进行分割，避免了手动一根一根断开走线效率低，也避免了手动断开总线比实际需求的大，本发明不仅效率高，而且精度高。
一种 pcb 设计中走线分割方法系统

[实用新型]图像处理设备-CN201220195256.9有效
发明人：门洪涛 -专利权人：苏州比特速浪电子科技有限公司
申请日： 2012-05-04 - 公布日： 2012-12-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种图像处理设备，它包括：拍摄装置，对具有一定形态的对象物进行拍摄并获取其图像；参照分割图像生成单元，根据对象物的属性自动分割以对象物图像为基础判断对象物状态时作为基准参照的多个参照分割图像；对象分割图像生成单元，自动分割拍摄装置拍摄的对象物图像，由此生成与多个参照分割图像分别相应的多个对象分割图像；参照分割图像存储单元，保存多个参照分割图像；状态判断单元，对比多个参照分割图像和多个对象分割图像并判断对象物的状态该图像处理设备根据对象物属性，自动划定参照图像分割区域，并依此来自动分割对象物图像，并通过各种参数进行比对作出状态判断，大大提高判断结果的准确性。
图像处理设备

[发明专利]一种牙齿全自动分割方法-CN202110517354.3在审
发明人：李纯明;李茜 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种牙齿全自动分割方法，所述牙齿全自动分割方法包括：S1：对采集到的牙齿图像进行预处理，得到预处理结果；S2：采用深度学习模型对所述预处理结果进行粗分割，得到粗分割结果；S3：对所述粗分割结果进行互斥水平集模型分割，得到互斥水平集模型分割结果；S4：对所述互斥水平集模型分割结果进行三维重建。本发明所提供的一种牙齿全自动分割方法，能够解决现有的牙齿分割难度大且不能实现完整意义上的全自动的问题。
一种牙齿全自动分割方法

[发明专利]基于元胞自动机模型的结肠息肉图像分割方法-CN201710217480.0有效
发明人：王俊平;卢宇飞;王保保;禹舟 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-04-05 - 公布日： 2019-08-13 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种基于元胞自动机模型的结肠息肉图像分割方法，主要解决现有结肠息肉图像分割技术中分割效率低、可重复性差、分割精度低的问题。本发明的技术方案为：(1)读入一幅含有息肉的结肠镜彩色图像；(2)修复图像中的高光区域；(3)初步检测图像中的息肉区域；(4)标记种子像素；(5)构建元胞自动机模型；(6)初始化元胞自动机模型；(7)进行图像分割；(8)输出分割后的图像。本发明利用息肉形状近似椭圆的先验知识，自动标记种子像素，构建元胞自动机模型，通过制定的局部转化规则进行图像分割，充分利用了图像的局部信息，具有分割效率、准确率高的优点，可用于结肠息肉图像的自动分割。
基于自动机模型结肠息肉图像分割方法

[发明专利]一种基于主动轮廓模型的脊柱CT图像自动定位分割方法-CN201711315308.5在审
发明人：刘晓;刘侠;陆进;甘权 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2017-12-12 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主动轮廓模型的脊柱CT图像自动定位分割方法，涉及医疗图像处理领域，本发明针对脊柱CT图像的分割方法对初始位置及轮廓的敏感问题，提出一种自动定位分割CT图像的方法。首先，由临床CT仪扫描获得n组脊柱CT图像，由专家人员手动将该CT切片手动分割并用作训练样本；其次，运用随机森林算法对椎骨中心进行定位确定椎骨中心；接着，将分割初始轮廓置于随机森林算法确定的中心位置，采用模糊轮廓分割将CT切片图像中椎骨分割出来；最后，将训练好的模型组合输出，得到完整椎骨CT图像分割模型。本发明提出的脊柱CT分割模型，可以自动定位椎骨中心和分割初始轮廓位置，可以对椎骨进行自动分割，简化脊柱CT图像的分割步骤及流程。
分割脊柱椎骨自动定位主动轮廓模型初始轮廓分割模型随机森林医疗图像处理定位确定敏感问题模糊轮廓模型组合切片图像算法确定训练样本椎骨分割自动分割临床CT 切片算法扫描输出

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