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申请/专利权人：中国人民解放军总医院第一医学中心
摘要：本发明公开了一种基于颞骨CT平扫影像的左右耳区域分割方法，涉及医疗图像处理技术领域，包括以下步骤：S01：图像预处理；S02：区域定位；S03：区域初步分割；S04：阈值分割；S05：剔除无效区域；S06：边缘检测；S07：轮廓提取；S08：区域细化；S09：特征提取；S10：区域验证和修正；S11：分类和识别，本发明的有益效果为：通过边缘检测可以提取出CT影像耳部的边缘，随后通过利用ActiveContouralgorithm动态轮廓算法，将边缘连接起来形成完整的耳部轮廓，最后将完整的耳部轮廓提取出来，通过区域细化提高了所提取出耳部区域的优化效果，通过验证和修正对所提取的耳部影响进行检查并修正可能出现的任何错误分割后即可完成分割，分割后的CT影像成像清晰，更为利于医生诊断。
主权项：1.一种基于颞骨CT平扫影像的左右耳区域分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：图像预处理；S02：区域定位；S03：区域初步分割；S04：阈值分割；S05：剔除无效区域；S06：边缘检测；所述S06边缘检测通过利用Canny边缘检测算法，识别出左右耳部的边缘，并提取出左右耳部的边缘；S07：轮廓提取；所述S07轮廓提取通过利用ActiveContouralgorithm动态轮廓算法，将边缘连接起来形成完整的耳部轮廓，最后将完整的耳部轮廓提取出来；S08：区域细化；所述S08区域细化对提取出的左右耳区域进行细化处理，消除小的孔洞和连接部分，使左右耳区域更接近于真实的形状；S09：特征提取；所述S09特征提取根据左右耳区域的特点，提取出相关的形状、纹理、大小特征，便于后续分类和识别；S10：区域验证和修正；所述S10区域验证和修正通过对比对原始CT图像和分割后的图像，检查并修正可能出现的任何错误分割；S11：分类和识别；所述S11分类和识别根据提取出的特征，利用支持向量机分类算法，对左右耳区域进行分类和识别；S12：保存和后续处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军总医院第一医学中心 一种基于颞骨CT平扫影像的左右耳区域分割方法
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