公开(公告)号：CN117726822B

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410179356.X

申请日：2024-02-18

Applicant: 安徽大学

Inventor： 曹瑞芬 ,  张冬伟 ,  谭大禹 ,  郑春厚 ,  魏丕静

IPC: G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T15/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/64

Abstract: 本发明公开了基于双分支特征融合的三维医学图像分类分割方法，包括以下步骤：S1：对三维医学模型数据进行采样和渲染，得到点云数据和多视图数据；S2：构建并训练基于神经网络的学习模型；S3：利用双分支特征提取模块提取获得患者的三维医学数据的点云特征信息和多视图特征信息；S4：将点云特征信息和多视图特征信息输入到训练模型中，学习模型的输出即为针对该患者预测得到的分类和分割结果；S5：将分类和分割结果通过输出模块打印输出。还公开了基于双分支特征融合的三维医学图像分类分割系统，包括：输入模块、双分支特征提取模块、特征融合模块、学习模块和输出模块。本发明大提高了治疗计划方案的质量以及专业医师的工作效率。

公开(公告)号：CN117726822A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202410179356.X

申请日：2024-02-18

Applicant: 安徽大学

Inventor： 曹瑞芬 ,  张冬伟 ,  谭大禹 ,  郑春厚 ,  魏丕静

IPC: G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T15/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/64

Abstract: 本发明公开了基于双分支特征融合的三维医学图像分类分割方法，包括以下步骤：S1：对三维医学模型数据进行采样和渲染，得到点云数据和多视图数据；S2：构建并训练基于神经网络的学习模型；S3：利用双分支特征提取模块提取获得患者的三维医学数据的点云特征信息和多视图特征信息；S4：将点云特征信息和多视图特征信息输入到训练模型中，学习模型的输出即为针对该患者预测得到的分类和分割结果；S5：将分类和分割结果通过输出模块打印输出。还公开了基于双分支特征融合的三维医学图像分类分割系统，包括：输入模块、双分支特征提取模块、特征融合模块、学习模块和输出模块。本发明大提高了治疗计划方案的质量以及专业医师的工作效率。