CN119480023A 一种基于图像处理的医学影像辅助标注方法及系统 （苏州医朵云健康股份有限公司）_第1页
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一种基于图像处理的医学影像辅助标注方种基于图像处理的医学影像辅助标注方法及系灶层次的初步标注区域；提取各层次的纹理特化特征动态更新层次标注；输出包含中心坏死2S2，多层次病灶区域的初步分割：利用卷积神经网S7，多层次标注结果的输出与存储：将最终生成卷积操作在影像中识别不同的灰度梯度特征、密度分布特征，点p，计算其在特征空间中的邻域范围N∈(p)，密度条3y)=⃞s(Ir-l)·24,其中，(x,y)表示标注区域中的像素位置，Ik为像素S32，形态特征提取：对每个标注区域的轮廓进i,j表示节点Ni和Nj之间的i4其中，Δdi表示区域Ni的质心在当前时间点与上一时间点的偏移距离，和分别表示当前时刻t和前一时刻t_1的质心位置，和分别表示当5影像预处理模块，用于对获取的医学影像数据进行增强处理，以突出多层次分割模块，利用卷积神经网络和密度聚类方关联关系建模模块，基于特征向量和图结构分析方法构建各病灶层次间动态标注更新模块，用于在多次扫描影像或随访影像的标67F(n)}输入密度聚类算法，8N2和N3分别代表中心坏死层、边缘活性层和周边正常组织Ni和Nj之9[0059]标注结果存储与输出模块，将最终生成的多层次标注结果存储为标准化标签文[0066]下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。同a(xy)=IW+a·AI(xy),其中，Ienhanced(x，y)是增强后的像素灰度值，α·ΔI[0082]Fij=⃞--:出-:Irmjrn·kmn+b,其中，Fi，j是卷积输出的特征图在F(n)}输入密度聚类算法，N2和N3分别代表中心坏死层、边缘活性层和周边正常组织Ni和Nj之q[0123]2.如果检测到相邻边界的最小距离dmin(Bi，Bj)小于预设的最小距离阈值minii的计算方法如下：[0144]标注结果存储与输出模块，将最终生成的多层次标注

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