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文档简介
通过多光谱成像设备采集不同光谱下的烧伤创同光谱特征的反馈,动态调节成像设备包括曝据增强后的光谱图像通过阈值分割或区域生长边缘检测的特征提取算法分别提取各层次的细22.根据权利要求1所述的烧伤创面区域的图像分割方法,其特征在于所述生成完整的3参数θn是与每层组织结构特征对应的可调参数,用于提取该层次的图像特征;I(x_x/,y_y/)输入图像在偏移坐标(x_x/,y_y/)处3.根据权利要求2所述的烧伤创面区域的图像分割方法,其特征在于所述生成完整的4.根据权利要求3所述的烧伤创面区域的图像分割方法,其特征在于所述生成完整的定义全局优化目标函数,基于各层次的分割结果与合并图像之间的差异来进行优化;n5.根据权利要求4所述的烧伤创面区域的图像分割方法,其特征在于所述生成完整的6.根据权利要求1所述的烧伤创面区域的图像分割方法,其特征在于所述建立烧伤分对烧伤区域的二维图像进行表面特征提取;包括从图像中提取局部7.根据权利要求6所述的烧伤创面区域的图像分割方法,其特征在于所述建立烧伤分48.根据权利要求7所述的烧伤创面区域的图像分割方法,其特征在于所述建立烧伤分合加权结果;Fa,(x,y)是二维图像在第i层次上的表面特征响应,反映烧伤表面的信息;5管能够提供一定精度的像素级烧伤图像分割,然而在具体的应用中仍然存在一些技术障真皮和皮下组织等多层结构,损伤深度是评估和治疗烧伤的关键指标。然而,专利号2020116447542的分割方法仅依赖二维图像特征,并未充分考虑烧伤创面在纵向深度上的67[0030]Fa,(x,y)表示在第n层次上提取到的特征响应,(x,y)为图像在二维平面上的坐n_1[0040]结合包括光学相干断层扫描OCT设备获取的三维深度数据;在三维空间中烧伤组8的综合加权结果;Fa,(x,y)是二维图像在第i层次上的表面特征响应,反映烧伤表面的信9[0065]结合附图1所示的流程图,烧伤创面区域的图像分割方法的核心在于基于生物组[0070]在获取到分层处理结果和细节特征后,接下来使用卷积神经网络(CNN)架构对每[0071]S3步骤涉及深度烧伤创面与正常皮肤交界处的边界分割[0072]在完成对边界区域特征的提取之后,接下来需要对这些交界处进行局部边界优相干断层扫描(OCT)或超声成像等非侵入性技术获取烧伤创面的三维深度信息。这些成像[0084]为了实现精确的烧伤创面区域分割,系统设计了一套多层次的卷积神经网络[0088]让设定在分割处理过程中,系统检测到表皮层的平均像素强度[0089]设定在最终生成的分割图中,表皮层的烧伤面积占据了图像的30真皮层的烧n_1[0096]接下来,通过将梯度变化VRn-1(x,y)与调节参数λn相乘,系统生成了当前层次的层次的分割结果Rn(x,y)与最终期望的全局目标分割结果G(x,y)之间的差异。为了实现这[0101]其中,J(Rn,G)是全局优化的能量函数,表示分割结果与目标图像之间的整体差n重合,导致分割图像的重叠或空隙。为了解决这一问题,系统通过最小化上述能量函数J[0105]在优化过程中,系统根据每层分割结果对全局目标分割图像G(x,y)进行动态调整。例如,设定真皮层边界在某一区域有较大的偏差(例如像素值为180,而全局目标为θ[0112]让通过具体数据进一步分析。在实际操作中,OCT设备提供了每个像素的深度信θ[0113]通过公式中的三维卷积操作,系统在不同深度提取特征。设定在表皮层的z=[0114]进一步进行分割时,系统利用这些三维特征信息来精准划定每个层次的损伤区[0116]在最终分割图像生成后,医生们能够根据三维深度信息明确看到患者的损伤分些分割结果为医生提供了更全面的烧伤评估数据,帮助在治疗过程中做出更加精准的决[0117]对于卷积核参数的取值范围,表皮层的卷积核参数θ1可以设定在2×2×2到4×4θ控制卷积核的大小和形状,用于根据不同的特征[0128]为了进一步细化结果,系统可以根据不同的卷积核大小和参数θ来提取不同层次[0133]首先,医生使用光学相干断层扫描(OCT)设备获取患者手臂烧伤区域的三维深度I(x,θ用于自动调整卷[0139]为了进一步说明该过程的可行性,设定患者手臂烧伤区域的三维图像大小为256[0143]设定最终分割结果显示,表皮层的严重烧伤面积占整个烧伤区域的30真皮层中等损伤占50而皮下层的轻度损伤仅占20%。这一分割结果为医生提供了具体的烧伤的变化。设定在治疗后的第3天,表皮层的损伤逐渐减轻,表面特征FO,(x,)的值下降至[0157]首先,医生通过多光谱成像设备和光学相干断层扫描OCT设备对患者的足部烧伤三维卷积神经网络3DCNN对采集的三维深度数据进行处理。通过OCT设备获取的深度信息,[0168]完成多层次分割后,系统通过最小化能量函数J(Rn,G)来优化不同层次的分割结
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