摘要
本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及基于CT成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法,包括以下步骤:获取多个包含脂肪和肌肉区域的CT图像;以窗处理和灰度线性拉伸、双边滤波、直方图均衡化和CT床板去除的顺序,对各个所述CT图像进行预处理;在各个CT图像中获取脂肪和肌肉区域的真实标注;将预处理后的CT图像与脂肪和肌肉区域的真实标注构成数据集;通过TransUNet模型,在所述数据集上进行训练,得到CT图像分割模型,以实现在CT成像中对脂肪和肌肉区域进行自动分割。本发明构建半自动数据扩增标注策略,全面学习和整合CT肠道成像图像的3D切片间和切片内特征,实现脂肪和肌肉的有效和快速标注,减少人工标注工作量,提高分割效率。
技术关键词
CT成像
数据处理方法
脂肪
掩膜
直方图均衡化图像
标注策略
序列
图像分割模型
双边滤波器
半自动分割方法
切片
直方图均衡方法
床板
轮廓面积
线性
腰椎
软组织结构
系统为您推荐了相关专利信息
断裂风险
轨道扣件弹条
特征分析方法
视觉检测方法
语义分割模型
数字孪生技术
数字孪生模型
数据处理方法
数据处理装置
数据中心
四维计算机断层扫描
滤波反投影算法
图像重建
混合成像方法
样本
饰面工艺
聚酯型聚氨酯树脂
有机硅改性聚氨酯树脂
实木
丙烯酸酯