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摘要：本发明涉及图像分析技术领域，具体为智能化MRI影像分析辅助系统，智能化MRI影像分析辅助系统包括频谱调整模块、实时视觉跟踪模块、图模型构建模块和语义分割标记模块。本发明中，通过综合利用频率特征分析与深度学习技术，实现对犬急性水肿性胰腺炎MRI影像的高精度实时处理和病变监测，通过精确调整图像处理参数优化对比度和亮度，适应不同的影像条件，显著提升了图像质量，提高图像分析的一致性和可靠性，利用动态监测记录进行连续的犬急性水肿性胰腺炎病变跟踪，提高对疾病进展的响应速度和准确性，图模型构建和精细化图像分割技术则提供了对犬急性水肿性胰腺炎病变区域更精确的识别和评估，为医生提供了更为精确的辅助决策支持。
主权项：1.智能化MRI影像分析辅助系统，其特征在于，所述系统包括：频谱调整模块基于输入的犬急性水肿性胰腺炎MRI影像，将图像从空间域转换到频率域，进行频率特征分析，计算频率分布，提取关键频率数据，根据频率数据结果结合病变组织特性调整图像处理参数，优化对比度和亮度，并进行动态参数调整匹配差异影像条件，生成优化频谱数据；实时视觉跟踪模块通过所述优化频谱数据，应用深度学习进行实时图像分析，监测和计算炎症扩散速度与范围，根据计算结果对比前后时间点的图像数据跟踪病变进展，并进行病变组织的动态变化评估，生成病变动态监测记录；图模型构建模块利用所述病变动态监测记录，构建每个病变区域的图模型，节点表示关键图像区域，边表示区域间的相互关系，对节点与边进行分析，通过权重最高节点识别关键病变区域，采用公式，St＝{Nt,E,Kt}·η其中，St是时间t的图结构特征数据，包括节点集Nt，边E和关键节点Qt，η为调节因子，用于调整数据尺度，生成图结构特征数；语义分割标记模块基于所述图结构特征数据，执行图像分割，自动识别犬急性水肿性胰腺炎病变区域，根据识别标记结果调整标记参数，细化分割结果，并进行分割质量评估，生成犬急性水肿性胰腺炎病变区域标记结果。
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百度查询： 南京农业大学 智能化MRI影像分析辅助系统
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