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公开(公告)号：CN103985124B
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201410210245.7
申请日：2014-05-17
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于非线性渐变模型的心脏CT图像底部自动提取方法，其包括以下步骤：获取心脏CT序列；分别计算心脏CT序列各层中肺部区域的第一特征值；利用第一特征值构建心脏底部和心脏顶部的约束条件，求解所述约束条件将所述心脏CT序列分为顶部序列和底部序列；分别在所述顶部序列的最底层以及心尖消失图层提取心脏有效区域信息；利用提取的心脏有效区域信息构造心脏底部的非线性渐变模型，拟合所述底部序列各层的心脏边缘轮廓，从而获得精确的心脏底部。本发明方法能够精确的提取出与胸隔膜发生粘连的心脏底部。且鲁棒性强，运行效率高，对硬件配置要求低，适合网络化应用。
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公开(公告)号：CN103985122B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201410210011.2
申请日：2014-05-17
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于心脏CT图像的全心脏提取方法，其包括以下步骤：获取心脏CT图像；去除心脏CT图像中的肺部组织、降主动脉组织、胸腔壁组织和椎骨组织得到中间图像；以及去除所述中间图像中的噪声组织。本发明方法从逆向角度出发，通过逐步去除胸腔壁、肺部、椎骨和降主动脉等非心脏组织来实现提取全心脏的目的，其具有自适应性强、运行效率高、提取效果精确等优点，能够快速嵌入到现有医疗网络中，实现远程辅助诊断。
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公开(公告)号：CN103985124A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410210245.7
申请日：2014-05-17
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于非线性渐变模型的心脏CT图像底部自动提取方法，其包括以下步骤：获取心脏CT序列；分别计算心脏CT序列各层中肺部区域的第一特征值；利用第一特征值构建心脏底部和心脏顶部的约束条件，求解所述约束条件将所述心脏CT序列分为顶部序列和底部序列；分别在所述顶部序列的最底层以及心尖消失图层提取心脏有效区域信息；利用提取的心脏有效区域信息构造心脏底部的非线性渐变模型，拟合所述底部序列各层的心脏边缘轮廓，从而获得精确的心脏底部。本发明方法能够精确的提取出与胸隔膜发生粘连的心脏底部。且鲁棒性强，运行效率高，对硬件配置要求低，适合网络化应用。
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公开(公告)号：CN103985122A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410210011.2
申请日：2014-05-17
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于心脏CT图像的全心脏提取方法，其包括以下步骤：获取心脏CT图像；去除心脏CT图像中的肺部组织、降主动脉组织、胸腔壁组织和椎骨组织得到中间图像；以及去除所述中间图像中的噪声组织。本发明方法从逆向角度出发，通过逐步去除胸腔壁、肺部、椎骨和降主动脉等非心脏组织来实现提取全心脏的目的，其具有自适应性强、运行效率高、提取效果精确等优点，能够快速嵌入到现有医疗网络中，实现远程辅助诊断。
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