成果介绍
本发明适用于图像处理技术领域,尤其涉及一种超声图像分割方法和系统。所述方法包括以下步骤:将统计形状模型和采集到的指定器官的三维超声数据进行粗配准,得到初始化坐标变换参数;根据初始化坐标变换参数,利用基于粒子滤波的图像分割算法对三维超声数据进行迭代分割,所述统计形状模型是通过对多个高清晰度三维数据的手动分割结果进行训练得到的平均值与表征变化模态的一组特征向量的组合。这样,就避免了手动分割及半自动分割需要人工参与较多的问题,相比现有的全自动分割方法,本发明解决图像分辨率低以及图像模糊状态下分割的准确性问题。
成果亮点
一种超声图像分割方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:将统计形状模型和采集到的指定器官的三维超声数据进行粗配准,得到初始化坐标变换参数;根据初始化坐标变换参数,利用基于粒子滤波的图像分割算法对三维超声数据进行迭代分割,所述统计形状模型是通过对多个高清晰度三维图像数据的手动分割结果进行训练得到的平均值与表征变化模态的一组特征向量的组合;所述根据初始化坐标变换参数,利用基于粒子滤波的图像分割算法对三维超声数据进行迭代分割的步骤包括:步骤A、以初始化坐标变换参数为中心,在参数空间中选取多个点,作为粒子。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力,推动我国自主知识产权新工业的建立,成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统,由九个研究平台,国科大深圳先进技术学院,多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究,促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案