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申请/专利权人：北京大学
摘要：本发明公开了基于贝叶斯融合与概率形状建模的MRI椎旁肌肉分割方法，包括如下步骤：a建立傅里叶‑高斯过程概率形状模型对肌肉形状进行参数化表示，所述傅里叶‑高斯过程概率形状模型包括：基于傅里叶基函数表示肌肉横截面轮廓的径向建模，以及基于高斯过程捕获肌肉形状轴向变化规律的轴向建模；b构建基于卷积神经网络的肌肉边缘特征模型，对MRI图像中的肌肉边缘进行多尺度特征提取；c设计贝叶斯分割框架，基于最大后验估计原则，实现MRI图像中椎旁肌肉的在线分割。本发明通过高质量人工标注与强大的学习模型融合的思路，针对椎旁肌肉分割任务的特点进行定制，使之能够在少量交互的情况下达到较高的分割与重建质量，对形状变化的描述能力强。
主权项：1.基于贝叶斯融合与概率形状建模的MRI椎旁肌肉分割方法，其特征在于，包括如下步骤：a建立傅里叶-高斯过程概率形状模型对肌肉形状进行参数化表示，所述傅里叶-高斯过程概率形状模型包括：基于傅里叶基函数表示肌肉横截面轮廓的径向建模，以及基于高斯过程捕获肌肉形状轴向变化规律的轴向建模；b构建基于卷积神经网络的肌肉边缘特征模型，对MRI图像中的肌肉边缘进行多尺度特征提取；c设计贝叶斯分割框架，基于最大后验估计原则，融合傅里叶-高斯过程概率形状模型先验、稀疏人工标注和边缘特征模型，实现MRI图像中椎旁肌肉的在线分割；标注扩散扩展观测范围、形状模型人工标注观测值融合、形状模型与边缘特征模型融合三个过程；在MRI序列的顶端、底端及中间关键层面进行人工标注，实现整个MRI序列中椎旁肌肉的分割与三维重建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学 基于贝叶斯融合与概率形状建模的MRI椎旁肌肉分割方法
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