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申请/专利权人：柴源
摘要：本发明提供了一种医疗影像关键点的定位方法，采用递归目标检测技术与语义分割算法。首先，通过递归目标检测逐步缩小目标区域，确保每一次检测框内的解剖学或几何特征相对于影像的其他区域是独特和唯一的。在每次目标检测后，适当扩大框的范围来补偿潜在的误差，并将其输入到下一层的递归目标检测中。此过程持续进行，直到选框中的兴趣目标形状是唯一的。如需更高精度，还可将确定的兴趣区域进一步通过语义分割算法进行定位。此发明能够提高医疗影像分析的速度和准确性，尤其在数据量较少的情况下，也能实现高效、准确的关键点定位。
主权项：1.一种医疗影像关键点的定位方法，其特征包括以下步骤:a通过人工智能目标检测算法，逐步递归缩小目标检测框的大小，在确保每次目标检测框既包括了兴趣目标的同时，又确保框内的解剖学或几何特征与当前影像的其他区域相较而言是独特且唯一的；b在每次目标检测完成后适当扩大框的范围，以弥补当前目标检测层的精度误差；c将扩大后的选框作为输入再次递归进入下一层的目标检测，重复a、b、c步骤，直至目标区域内既包含兴趣目标，又没有任何与兴趣目标形状结构相类似的图像特征，即兴趣目标形状在当前选框唯一；d如需进一步精确关键点定位，可使用语义分割算法对确定的兴趣区域进行进一步精确定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 柴源 基于递归目标检测与语义分割的医疗影像关键点精确定位方法
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