公开(公告)号：CN118505733A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410236208.7

申请日：2024-03-01

Applicant: 中北大学

Inventor： 赵鹏程 ,  秦品乐 ,  柴锐 ,  曾建朝 ,  陈作钧 ,  苏本宇 ,  赵凯艺

IPC: G06T7/12 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明提供一种联合影像组学特征的低对比度肿瘤的水平集分割方法，包括以下步骤：步骤一：将同源的两种影像进行物理空间的统一变换，利用SPECT定位无显影剂计算机断层上的肿瘤和健康组织位置；步骤二：以肿瘤初始位置为中心不断扩大；步骤三：在组学特征的高维特征图上进行轮廓演化。本发明首先利用高增益组学特征的高维信息来重构边缘指示函数，改善肿瘤边界的可检测性；其次计算曲线内区域的高增益组学特征值作为面积项权重，自适应的调整曲线演化幅度以收敛至边界；在低对比度nceCT的数据集上的实验表明，本发明相比其他水平集模型展现出更优秀的分割精度；并且比当前针对小样本、低对比度目标分割问题的神经网络性能略强。