公开(公告)号：CN116433682A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202111676854.8

申请日：2021-12-31

Applicant: 北京大学

Inventor： 钟易澄 ,  裴玉茹 ,  许天民 ,  查红彬

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公布了一种利用锥束计算机断层扫描图像自动分割咀嚼肌的方法，创建基于双图推理的深度神经网络，将类图与区域图推理用于学习多类别肌肉的高层表示，对锥束计算机断层扫描图像内的不同类别肌肉区域关联进行建模；其中利用类图基于全连接网络的肌肉分类器中的可学习权重矩阵，获取特定类别的先验知识表示，并增强特定类别肌肉图像特征；本发明通过对锥束计算机断层扫描图像内的不同类别肌肉区域关联进行建模，使用类图与区域图推理挖掘肌肉先验表示和肌肉间的局部依赖和长程依赖关系，从低剂量的有噪锥束CT图像中高效地进行特征提取和学习，能够提升咀嚼肌的分割精度。