用于分割医学的图像数据的方法以及装置.pdf
慧颖****23
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用于分割医学的图像数据的方法以及装置.pdf
本发明涉及一种用于自动分割物体(1)的尤其是心瓣的不平的表面(4)的医学的图像的方法以及装置,具有以下步骤:检测限界物体(1)的不平的表面(4)的界面(2),建立在界面(2)之间展开的模型表面(5a),通过距离信息(8)校正模型表面(5),直到形成校正的模型表面(5b),所述距离信息包含关于模型表面(5a)和物体(1)的不平的表面(4)之间的距离的信息,并且示出校正的模型表面(5b)。优选根据三维或者四维的图像数据组校正所述模型表面(5a),方法将所述物体(1)的三维的立体渲染基本上垂直于模型表面(5a)
图像分割方法、遥感图像分割方法以及装置.pdf
本说明书实施例提供图像分割方法、遥感图像分割方法以及装置,其中所述图像分割方法包括:获取待分割图像,对待分割图像进行特征提取,获得全局图像特征向量和局部图像特征向量,根据随机文本向量、全局图像特征向量和预设类别标签,构建提示文本向量,对提示文本向量进行特征提取,获得文本特征向量,根据局部图像特征向量和文本特征向量,经过特征编译,确定待分割图像的分割结果。对单个待分割图像,充分挖掘深层特征,使分割结果更满足人们的图像使用习惯,对分割结果再处理时,得到良好的处理结果,提升分割结果的准确度和用户体验。
用于分割图像的方法和装置.pdf
本申请公开了用于分割图像的方法和装置,涉及人工智能、数据处理技术领域。该方法包括:获取初始图像,并根据预设条件获取初始图像中的子图像;基于初始图像,确定第一粒度特征图像;基于子图像,确定第二粒度特征图像;根据第一粒度特征图像以及第二粒度特征图像,确定跨粒度特征图像;根据跨粒度特征图像,确定子图像中的目标元素。采用本方法可以提高图像分割的准确性。
图像分割数据标注方法及装置.pdf
本说明书涉及深度学习图像分割技术领域,具体地公开了一种图像分割数据标注方法及装置,其中,该方法包括:获取原始图像集、指定图像集和指定背景图像;基于指定图像集与指定背景图像,生成多个指定图像中各指定图像对应的第一标签;第一标签用于标注指定图像中的目标对象;根据多个原始图像中各原始图像对应的第一位置与多个指定图像中各指定图像对应的第二位置,将多个原始图像与多个指定图像进行匹配;依据匹配结果和多个指定图像中各指定图像对应的第一标签,对多个原始图像进行标注,得到多个标注后的原始图像。上述方法实现了图像分割的数据自
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本发明提供了一种医学超声图像分割方法及装置,所述方法包括,利用超声扫描设备获取人体超声图像;对语义分割模型进行训练,得到语义分割预测模型;根据语义分割预测模型,对待检测图像进行分割;对分割的待检测图像进行优化处理,得到最终的目标区域。本发明的有益效果在于:通过将深度学习方法与传统图像处理方法相结合,可以有效解决超声图像信噪比比较低时容易产生的分割不准确的问题,能提高膀胱超声图像的分割精度,提高算法的抗干扰性能。