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申请/专利权人：四川红指针科技有限公司
摘要：本发明公开了基于BP神经网络的CT图像智能识别方法及系统，属于图像处理技术领域，本发明通过对CT图像的预处理，先重建生产二维图像，再根据模板匹配出可疑病变区域，再进行特征识别，进而预判断病灶的类型，然后对病灶进行有针对性地3D图像重建，如果病变组织位于组织表皮位置，则对可疑病变区域进行仿真内镜图像重建，直观展示病变区域的位置以及形状。如果病变组织位于组织内部，没有明显地从组织表面凸显出来，则对可疑病变区域进行容积再现图像重建，能够显示出复杂的结构，从而使前后立体感增强，可以使心血管和骨骼系统以及及毗邻结构的关系在ct成像中显现出来，即可直观的展示出病灶的3D样貌，方便医生诊断。
主权项：1.基于BP神经网络的CT图像智能识别方法，其特征在于，包括步骤：对图像进行去噪；对检查器官进行多平面重建；模版匹配，定位可疑病变区域；对可疑病变区域进行特征识别；基于BP神经网络模型对提取到的特征进行分类；根据分类重建检查器官可疑病变区域的3D图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川红指针科技有限公司 基于BP神经网络的CT图像智能识别方法及系统
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