摘要
本发明公开了一种基于CT图像扫描的活猪体组成自动分割与量化方法及装置,属于分割量化技术领域。本发明的方法包括:包括:获取生猪的CT扫描图像数据,并对其进行预处理;基于梯度引导水平集边缘强化分割法对预处理后的CT扫描图像进行分割,以去除图像中的CT床部分;基于双向卷积残差框架预测内脏器官的分割掩模,并根据预测结果从去除了CT床部分的扫描图像中进一步去除生猪的内脏组织;对生猪的骨骼、瘦肉和脂肪进行鉴定和量化,得到各组织的质量及质量占比。本发明通过深度学习技术和CT成像技术,能够对活猪体内的骨骼、瘦肉和脂肪等进行快速、准确分割与定量分析,从而有利于为农业生产、科研和食品安全提供一定的技术支持。
技术关键词
CT床
分割掩模
脂肪
水平集函数
二维卷积神经网络
期望最大化算法
度量
组织
体积计算公式
引入注意力机制
内脏
医学图像处理
切片
高斯混合模型
代表
深度学习技术
分层特征
解码器
编码器
系统为您推荐了相关专利信息
筛选方法
阿尔茨海默病
阿尔兹海默病
差异表达蛋白质
焦虑
官能团
待测物质
物质识别方法
模型构建方法
元素
溶血磷脂酰胆碱
晚期非小细胞肺癌
磷脂酰乙醇胺
试剂盒
脂肪酸
结构磁共振
图像处理方法
二维卷积神经网络
三维卷积神经网络
分类网络