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JP2014158628A,201US2017178349A1,2017.0robuststatisticsdrivenactivecontours.域分割方法无法实现与椎体骨性终板复杂的解2将所述预处理后的影像数据输入预训练的神经网络模型通过形态学操作和连通性测试将所述椎体掩膜回归结果进行为预处理后的影像数据分别构建上下骨性终板掩通过模拟不同场景下获取的影像特征对构建标签后的影像数据进行增广得到训练样计算所述神经网络模型的四个输出结果与对应标签的其中，构建所述终板掩膜标签，包括自定义终板区域35.根据权利要求1-3任一项所述的椎体亚区所述重采样处理包括：将获取得到的脊柱椎体影像的空所述像素值归一化处理包括：将原始像素值范围[M,N]通过线性函数映射到预设的值通性测试将所述掩膜回归结果进行后处理，包括：使用卷积核为3*3*3的三维形态学开运使用skimage工具包对上下骨性终板掩膜进行连通性计算，保留结果中最大的两块连4和松质骨区域(下文部分内容简称椎体亚区域)进行分析有助于建立骨质量的量化评价指5[0013]进一步的，预训练的神经网络模型为分叉式多任务卷积神经网络结构,包括一个[0018]为预处理后的影像数据分别构建上下骨性终板掩膜标签、皮质骨侧板掩膜标签、[0019]通过模拟不同场景下获取的影像特征对构建标签后的影像数据进行增广得到训[0031]进一步的，对脊柱椎体影像数据进行预处理包括重采样处理和像素值归一化处6[0033]像素值归一化处理包括：将原始像素值范围卷积核为3*3*3的三维形态学开运算，通过滑动窗口法对每个体素周围的邻域进行形态学[0035]使用skimage工具包对上下骨性终板掩膜进行连通性计算，保留结果中最大的两[0040]1.针对现有方法不能实现与复杂终板解剖椎体侧壁和松质骨区域分割性能较差的问题,本发明将椎体划分为上下骨性终板，皮质骨7数据获得CT影像的空间分辨率。重采样的目标空间分辨率为某一固定的空间尺寸，例如的空间分辨率除以预设好的空间分辨率，得到原始影像数据所在三个维度的重采样比率；作为一个具体的实施例，可以采用线性插值方法(trilinearinterpolation)，经过重采通过像素值归一化进行抑制。采用线性插值方法(trilinearinterpolation)进行归一化8成了基于通道最大值的椎体亚区域分类投票。三个通道的MAX融合输出能够还原出完整的93*3，三维形态学开运算的本质是使用滑动窗口法对每个体素周围的邻域进行形态学腐蚀任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想
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