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申请/专利权人：北京积水潭医院;中国科学院自动化研究所

摘要：本发明提供了一种腕部模型的重建方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标腕部结构的腕部图像集合；其中，腕部图像集合包括多个图像采集方位处采集的原始腕部图像；对腕部图像集合中的多个原始腕部图像进行图像融合处理，得到目标腕部结构对应的目标腕部图像；通过预先训练得到的腕部分割网络对目标腕部图像进行分割处理，得到目标腕部结构对应的目标分割结果；基于目标分割结果重建目标腕部结构中各个腕部子结构对应的腕部子结构模型。本发明可以显著提高腕部子结构模型的重建精度和重建质量。

主权项：1.一种腕部模型的重建方法，其特征在于，包括：获取目标腕部结构的腕部图像集合；其中，所述腕部图像集合包括多个图像采集方位处采集的原始腕部图像；对所述腕部图像集合中的多个原始腕部图像进行图像融合处理，得到所述目标腕部结构对应的目标腕部图像；通过预先训练得到的腕部分割网络对所述目标腕部图像进行分割处理，得到所述目标腕部结构对应的目标分割结果；其中，所述目标分割结果包括多个腕部子结构；基于所述目标分割结果重建所述目标腕部结构中各个所述腕部子结构对应的腕部子结构模型；所述对所述腕部图像集合中的多个原始腕部图像进行图像融合处理，得到所述目标腕部结构对应的目标腕部图像，包括：针对所述腕部图像集合中的每个原始腕部图像，对所述原始腕部图像进行预处理，得到中间腕部图像；对各个所述中间腕部图像进行图像融合处理，得到所述目标腕部结构对应的目标腕部图像；所述对所述原始腕部图像进行预处理，包括对所述原始腕部图像执行以下至少一种预处理操作：对所述原始腕部图像的灰度直方图进行调整，以调整所述原始腕部图像的对比度；利用B样条插值算法对所述原始腕部图像进行上采样，以调整所述原始腕部图像的分辨率；从所述原始腕部图像中确定参考图像，并将除所述参考图像之外的其余原始腕部图像向所述参考图像对齐；所述对各个所述中间腕部图像进行图像融合处理，得到所述目标腕部结构对应的目标腕部图像，包括：提取每个所述中间腕部图像的多个维度的初始小波分量；对于每个维度的初始小波分量，根据预设评价函数确定对所述维度的初始小波分量进行融合时，基于各个所述中间腕部图像对应的权重系数，对所述维度的初始小波分量进行加权求和，得到所述维度的融合后小波分量；对每个所述维度的融合后小波分量进行小波反变换处理，得到所述目标腕部结构对应的目标腕部图像。

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