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医学图像分类方法和系统
发布时间: 2023-05-22
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本发明提供一种医学图像分类方法和系统，其方法包括：获取图像模板；分割所述图像模板中组织位置对称分布的两个感兴趣区域，获取所述两个感兴趣区域的标准图谱；将所述图像模板和所述标准图谱分别配准到图像样本总库中的每个第一图像上；基于配准后的标准图谱，分割获取所述每个第一图像中的所述两个感兴趣区域；计算所述每个第一图像中的所述两个感兴趣区域的第一偏侧性向量；利用所述第一偏侧性向量训练图像数据分类器，获取训练后的图像数据分类器。本发明提供了一种可适用于除脑部图像以外的针对医学图像进行分类和处理的方法，特别适用于脑部医学图像的分类，其方法简单、操作简便。
成果亮点
1.一种医学图像分类方法，其包括：获取图像模板；分割所述图像模板中组织位置对称分布的两个感兴趣区域；基于所述两个感兴趣区域，分割获得所述两个感兴趣区域中至少一个子特征区域的图谱；汇总所述两个感兴趣区域中所有子特征区域的图谱，生成所述两个感兴趣区域的标准图谱；将所述图像模板和所述标准图谱分别配准到图像样本总库中的每个第一图像上；基于配准后的标准图谱，分割获取所述每个第一图像中的所述两个感兴趣区域；针对所述每个第一图像中的所述两个感兴趣区域，分别计算所述两个感兴趣区域内每个子特征区域的体积；根据计算获取的所述每个子特征区域的体积，计算所述两个感兴趣区域中相应子特征区域的体积之差与体积之和的比值；汇总所述两个感兴趣区域中所有子特征区域对应的所述比值，形成第一图像中所述两个感兴趣区域的第一偏侧性向量；利用所述第一偏侧性向量训练图像数据分类器，获取训练后的图像数据分类器；将所述图像模板和所述标准图谱分别配准到待分类图像样本库中的每个第二图像上；基于配准后的标准图谱，分割获取所述每个第二图像中的所述两个感兴趣区域；针对所述每个第二图像中的所述两个感兴趣区域，分别计算所述两个感兴趣区域内每个子特征区
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
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