摘要
本发明公开了一种人工瓣膜钙化区域自动分割方法及装置,通过实施本发明,在基于深度学习模型处理目标影像之前,设置了影像前处理与特征提取操作,提高了输入深度学习模型的图像数据的一致性、可靠性和准确性;再通过深度学习模型对影像前处理结果与特征提取结果进行学习,以输出包括分割结果遮罩张量在内的模型输出结果,实现了对钙化区域的高精度分割,有利于提高目标影像的分割效率和准确性;最后通过设置分割后处理,直观展示了钙化区域的位置和形状,还提供了钙化区域的面积信息,提高了钙化区域相关信息的查阅便捷性。
技术关键词
自动分割方法
人工瓣膜
影像
深度学习模型
像素点
特征提取模块
自动分割装置
可执行程序代码
计算机存储介质
二值化图像
坐标
双线性插值法
离群点
后处理模块
交叉点
存储器
尺寸
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速度引导方法
ETC门架
车载OBU设备
路面摩擦系数
语音播报功能
心血管手术
手术路径规划
深度学习模型
多尺度图像分割
三维渲染技术
参数敏感性分析
数字高程数据
拉丁超立方抽样
参数优化技术
栅格
图像特征向量
细粒度特征
跨模态
特征提取网络
补偿式
模型参数训练方法
图像编码器
深度卷积网络结构
蒸馏
影像