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申请/专利权人：南方医科大学南方医院
摘要：本申请提供了一种基于手术视频的肺血管动态分割方法，涉及医疗图像技术领域，解决了血管识别精确度较低的技术问题。该方法包括：通过隔帧截图方式获取原始手术视频的原始图像，并提取原始手术视频的视频帧序列；根据视频帧序列以及原始图像确定原始手术视频中相邻帧图像之间的互补信息，并基于互补信息进行超分辨率重建，得到高于预设高分辨率的手术图像；构建基于TransUNet的初始血管分割模型；利用手术图像对初始血管分割模型进行训练，得到训练后的血管分割模型；将待分割手术视频输入至训练后的血管分割模型中，通过训练后的血管分割模型对待分割手术视频中的血管进行动态分割，得到待分割手术视频中血管的实时轮廓图。
主权项：1.一种基于手术视频的肺血管动态分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始手术视频，通过隔帧截图的方式获取所述原始手术视频的原始图像，并提取所述原始手术视频的视频帧序列；根据所述视频帧序列以及所述原始图像确定所述原始手术视频中相邻帧图像之间的互补信息，并基于所述互补信息进行超分辨率重建，得到高于预设高分辨率的手术图像；构建基于TransUNet的初始血管分割模型；所述初始血管分割模型包含编码器和解码器，所述分割模型用于通过卷积神经网络进行血管特征提取，生成血管特征图，将所述血管特征图转换为血管序列图，并通过所述编码器基于所述血管序列图捕获全局上下文信息，通过所述解码器将所述编码器的输出恢复空间分辨率；利用所述手术图像对所述初始血管分割模型进行训练，以将所述血管特征图从预设低分辨率上采样至所述手术图像的分辨率，并利用所述编码器与所述解码器直接通过跳跃连接将所述编码器中高于所述预设高分辨率的目标血管特征图与全局上下文特征相结合，得到训练后的血管分割模型；所述目标血管特征图与所述全局上下文特征相结合后的结果用于对所述手术图像中血管的位置进行动态识别和实时定位；将待分割手术视频输入至所述训练后的血管分割模型中，通过所述训练后的血管分割模型对所述待分割手术视频中的血管进行动态分割，得到所述待分割手术视频中血管的实时轮廓图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方医科大学南方医院 一种基于手术视频的肺血管动态分割方法
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