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申请/专利权人：凯思沃克斯有限公司
摘要：描述了用于自动标识血管特征的方法。在一些实施例中，使用一个或多个基于机器学习ML的血管分类器，将其结果与至少一个其他血管分类器的结果组合以便产生最终结果。这种方法的潜在优点包括能够将ML分类器的某些优势与基于更经典“基于公式的”方法的分割方法组合。这些优势可以特别地包括标识图像内混合的解剖学上标识的目标，还示出外观相似但解剖学上不同的目标。
主权项：1.一种标识血管图像的血管部分的方法，所述方法包括：访问所述血管图像；将第一基于ML的血管标识器应用于所述血管图像以产生第一数据结构，所述第一数据结构标识所述血管图像中的至少一些血管部分；将第二血管标识器应用于所述血管图像以产生第二数据结构；其中所述第二数据结构：标识所述血管图像中不在所述第一数据结构中的一些血管部分；以及将所述第一数据结构和所述第二数据结构组合以产生所述血管图像中的血管部分的组合标识。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 凯思沃克斯有限公司 用于基于机器学习的传感器分析和血管树分割的系统和方法
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