龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的心脏四腔心自动定位方法，通过将多张胸腔MR冠状位图像叠加缩放得到3D心脏图像，输入到区域感知定位网络中，预测心脏分割图和平面热图，然后根据热图拟合四腔心平面方程，再结合心脏分割图，计算得到dicom扫描面参数，最后完成心脏四腔心平面的扫描。通过该方法，医生可以方便地手动定位两腔心和短轴位，这能减轻医生的工作负担，提高心脏定位准确度。
主权项：1.一种基于深度学习的心脏四腔心自动定位方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，扫描多层连续的胸腔MR冠状位图像；步骤2，将步骤1中的多层连续的图像叠加成3D图像并缩放；步骤3，将步骤2中的3D图像输入区域感知定位网络中，输出心脏分割图和平面热图；步骤4，由步骤3中得到的热图通过平面拟合算法计算出四腔心平面方程；步骤5，根据步骤3中得到的心脏分割图和步骤4中得到的平面方程，计算得到dicom扫描参数，包括左上角坐标fov，横轴方向向量纵轴方向向量步骤6，使用步骤5得到的扫描参数，扫描得到四腔心扫描面；其中，步骤3提到的区域感知定位网络模型,该网络模型能够同时预测心脏分割图和平面热图，心脏分割图包括心脏的左右心室和左右心房，平面热图由一系列取值为0-1的点组成，点的取值表示其在平面上的概率，区域感知定位网络由2个并行的Unet组成，一个用来分割心脏，另一个用来预测平面热图，在2个Unet的decoder部分使用了区域感知模块进行连接，区域感知模块将心脏的结构信息转成注意力分数,与平面预测Unet中的encoder部分的特征图相乘，以增加对心脏区域的注意力；步骤4中提到的平面拟合算法，计算方法是：已知坐标为xi,yi,zi的点的值为wi，设拟合出的平面方程为：z＝ax+by+c，那么具体求解过程如下： 步骤5中提到的计算dicom参数，左上角坐标fov，横轴方向向量纵轴方向向量的方法，计算方法是：已知平面的方向向量为dicom平面的边长为L，心脏分割图和四腔心平面的交面的重心为G，为了使四腔心扫描图像方向符合医生诊视的习惯，应与dicom世界坐标系的x-z平面平行,那么：
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于深度学习的心脏四腔心自动定位方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号