基于多特征融合的脑动脉瘤智能检测与定位方法及系统
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基于多特征融合的脑动脉瘤智能检测与定位方法及系统
申请号:
CN202510927557
申请日期:
2025-07-07
公开号:
CN120431095B
公开日期:
2025-09-05
类型:
发明专利
摘要
本发明提供一种基于多特征融合的脑动脉瘤智能检测与定位方法及系统,涉及图像处理技术领域,包括接收头部血管造影图像并预处理;利用多尺度特征提取网络获取特征图并融合;使用密度聚类构建解剖候选区域;通过图割能量函数提取瘤体轮廓;基于概率特征映射构建血管网络拓扑图,计算位置特征描述子;最终进行分类判别并标注显示检测结果。本发明融合多种特征,提高了脑动脉瘤检测的准确率和灵敏度,降低了误诊率。
技术关键词
血管造影图像
网络节点
网络拓扑
密度聚类方法
多尺度特征提取
高斯概率模型
像素点
顶点
拓扑特征
融合特征
计算机程序指令
Hessian矩阵
邻域
轮廓
定位方法
方位角
拓扑网络
形态