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头颅图像中的测量点的自动识别方法 

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申请/专利权人:国立大学法人大阪大学

摘要:本发明提供使头颅图像分析中的测量点的确定自动化的技术。测量点的自动识别方法包括:检测步骤,在该检测步骤中,根据从受检者获取到的头颅图像14,检测出用于识别目标特征点的多个周边部位区域31、32、33、34;推定步骤,在该推定步骤中,将回归CNN模型10适用于各周边部位区域31、32、33、34而分别推定特征点的候选位置;以及判定步骤,在该判定步骤中,基于所推定的多个候选位置的分布来判定头颅图像14中的特征点的位置。例如,在检测周边部位区域32的步骤中,适用学习了对照图像52的分类CNN模型13。

主权项:1.一种测量点自动识别方法,其是由运算处理装置自动识别头颅图像中的测量点的方法,其特征在于,所述测量点自动识别方法包括:检测步骤,在该检测步骤中,根据从受检者获取到的头颅图像,检测出针对所关注的特征点而预先确定的多个不同的周边部位区域;推定步骤,在该推定步骤中,使用预先学习了各所述周边部位区域中的所述特征点的位置的深度学习模型,分别推定各所述周边部位区域中的该特征点的候选位置;以及判定步骤,在该判定步骤中,将基于所推定的多个所述候选位置的分布而推定的、所述头颅图像中的所述特征点的最大似然推定位置判定为测量点的位置,多个所述周边部位区域包括存在所述特征点的周边部位区域和不存在所述特征点的周边部位区域。

全文数据:

权利要求:

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