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申请/专利权人：西安拜福通科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于ICG荧光图像的血管狭窄区域检测方法及系统，属于图像处理技术领域。根据稠密U‑Net深度神经网络模型，且稠密U‑Net深度神经网络模型中含有卷积LSTM模块，可以提取单张图像的标签和与该图像临近的影像前后帧所含有的时序信息，以适应本任务中荧光显影具有流动性的特点，并且对标注工作需求较小。基于标注后的荧光图像进行稠密U‑Net深度神经网络模型训练，确定血管形状与位置，根据血管形状进而确定血管狭窄区域位置，提高了识别的准确性。稠密U‑Net深度神经网络模型中加入的稠密连接结构可以使多尺度特征利用更为充分，以适应血管分割这种粗分支、细分支同时存在的任务，能够显著提升狭窄区域的准确度。
主权项：1.一种基于ICG荧光图像的血管狭窄区域检测方法，其特征在于，包括如下步骤：采用稠密U-Net深度神经网络模型对标注后的荧光图像进行处理，获取荧光图像中的血管信息；将荧光图像中的血管信息根据血管剖面划分为多个切片，获取每个切片的荧光强度；将每个切片的荧光强度与前一切片的荧光强度、后一切片的荧光强度进行比对，获取血管的狭窄区域，实现血管的狭窄区域检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安拜福通科技有限公司 一种基于ICG荧光图像的血管狭窄区域检测方法及系统
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