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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：一种基于点云的非配准视神经分割方法，根据构建出视神经纤维的点云信息的方式规避较为繁琐的配准步骤，并且获得视神经纤维的详细空间特征和周围几何形状的详细信息，节省分割时间的同时提高分割的准确率；构建好点云位置信息之后，将其作为所提出的处理点云信息的全监督网络模型的输入，该模型能够有效的处理复杂的点云空间信息。本发明实现了术前分割视神经的高成功率，极大的减少了配准所带来的时间开销和空间信息的缺失，帮助医生更好地且更加及时地完成术前规划。
主权项：1.一种基于点云的非配准视神经分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、数据集准备：利用包大规模数据进行模型训练和验证，数据集是通过整理和跟踪全脑神经纤维得到的视神经纤维束图谱；步骤2、数据预处理：通过应用合成变换STA让步骤1中所得到的数据集有更丰富的空间信息；步骤3、局部-全局纤维点云表示：将视神经纤维、局部相邻纤维流线和全脑纤维流线坐标作为模块的输入，并使用点云网络模块来学习局部-全局纤维流线点云信息；步骤4、纤维点云分割网络的设计和训练：构建处理点云信息的全监督网络模型，并使用步骤3中生成的训练样本对网络模型进行训练；步骤5、预测分割：利用经过步骤4训练好的模型对临床数据进行视神经分割预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于点云的非配准视神经分割方法
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