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申请/专利权人：中北大学
摘要：本发明提供一种联合影像组学特征的低对比度肿瘤的水平集分割方法，包括以下步骤：步骤一：将同源的两种影像进行物理空间的统一变换，利用SPECT定位无显影剂计算机断层上的肿瘤和健康组织位置；步骤二：以肿瘤初始位置为中心不断扩大；步骤三：在组学特征的高维特征图上进行轮廓演化。本发明首先利用高增益组学特征的高维信息来重构边缘指示函数，改善肿瘤边界的可检测性；其次计算曲线内区域的高增益组学特征值作为面积项权重，自适应的调整曲线演化幅度以收敛至边界；在低对比度nceCT的数据集上的实验表明，本发明相比其他水平集模型展现出更优秀的分割精度；并且比当前针对小样本、低对比度目标分割问题的神经网络性能略强。
主权项：1.一种联合影像组学特征的低对比度肿瘤的水平集分割方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤一：影像物理空间的变换；将同源的两种影像进行物理空间的统一变换，利用SPECT定位无显影剂计算机断层上的肿瘤和健康组织位置，并将其作为对比区域提取组学特征并筛选高增益特征作为先验区域步骤二：肿瘤区域的聚类分析；以肿瘤初始位置为中心不断扩大，将影像组学特征值作为依据对扩大区域进行聚类，将聚类分类出的肿瘤类中心表征的区域作为水平集初始曲线；步骤三：提出了一种影像组学特征增强的水平集算法RFLSE：该算法在距离正则化水平集DRLSE的基础上引入影像组学特征改进了它的边缘指示函数和面积项权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中北大学 一种联合影像组学特征的低对比度肿瘤的水平集分割方法
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