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公开(公告)号：CN113706492A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110960219.6
申请日：2021-08-20
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明提供一种基于胸部CT影像的肺实质自动分割方法，由于采用了自动种子点提取方法来提取种子点，采用了区域生长方法以及孔洞填充方法来提取得到胸腔轮廓，采用了面积阈值方法来去除两个连通域中的气管区域，从而得到肺实质区域，进一步地，还将得到的肺实质区域以及对应的胸部CT影像作为一一对应的标签和图像，组成训练集，基于该训练集进行分割网络的训练，得到训练好的肺实质分割网格模型，用于后续从新的胸部CT影像中提取肺实质区域，因此，该方法能够自动获取分割标签，不再需要人工进行标注，减少了人工工作量，提高了效率，并且获取的分割标签具有较高的一致性。
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公开(公告)号：CN113706492B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202110960219.6
申请日：2021-08-20
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明提供一种基于胸部CT影像的肺实质自动分割方法，由于采用了自动种子点提取方法来提取种子点，采用了区域生长方法以及孔洞填充方法来提取得到胸腔轮廓，采用了面积阈值方法来去除两个连通域中的气管区域，从而得到肺实质区域，进一步地，还将得到的肺实质区域以及对应的胸部CT影像作为一一对应的标签和图像，组成训练集，基于该训练集进行分割网络的训练，得到训练好的肺实质分割网格模型，用于后续从新的胸部CT影像中提取肺实质区域，因此，该方法能够自动获取分割标签，不再需要人工进行标注，减少了人工工作量，提高了效率，并且获取的分割标签具有较高的一致性。
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公开(公告)号：CN105787966B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201610157571.5
申请日：2016-03-21
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明属于计算机图像处理技术领域，具体涉及一种计算机图像的美学评估方法。本发明是一种基于对象区域构图特征的图像美学评估方法，其步骤为：利用BING方法检测图像对象，对BING方法得到的候选框进行聚类并优化，从而得到图像对象区域；然后针对图像对象区域利用构图特征进行美学评估，其中，对画面构图相关特征进行了整合和改进，提高了美学评估的性能。本发明方法能够对计算机图像进行有效的美学评估。
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公开(公告)号：CN113947679A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111038446.X
申请日：2021-09-06
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明提供一种应用于分割网络的图像与标签非对称标准化方法，定义了非对称标准化方法，并以减少整个样本组的平均欧式距离为目标，对该非对称标准化方法的关键参数进行了优化，因此，使用该非对称标准化方法对原始图像以及原始标签图像进行非对称标准化处理后，组成的样本组平均距离减少，也就是样本之间的相似度更高，从而在对分割网络进行训练时，能够使得分割网络的收敛速度更快，并且能够提升最终的分割网络的精度。本发明的应用于分割网络的图像与标签非对称标准化方法为各类医学影像的分割提供了可靠且更好的图像预处理方法。
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