本发明涉及计算机图像处理技术领域，具体公开一种荧光图像增强方法、系统、存储介质和电子设备，该方法包括：获取同一拍摄位置下的包含病灶区域的原始可见光图像和原始荧光图像；将所述原始荧光图像输入至训练好的图像去噪网络进行处理，得到去噪后的荧光...

本发明涉及医学影像技术领域，具体公开一种肋骨计数方法、系统、存储介质和电子设备，所述方法包括：对待测三维CT影像的第一肋骨mask图像进行连通域分析，得到包含初始数量的肋骨的第二肋骨mask图像；根据待测三维CT影像的第一椎体mask图...

本发明涉及医学影像技术领域，具体公开一种骨密度测量校正方法、系统、存储介质和电子设备，所述方法包括：分别获取标准管电压和每种非标准管电压下的多个目标骨密度测量值；基于标准管电压和任一非标准管电压下的多个目标骨密度测量值，构建标准管电压下...

本发明公开了一种荧光图像处理方法、系统、存储介质和电子设备，包括：获取在同一位置且同一拍摄角度下的包含病灶区域的原始可见光图像和原始ICG荧光图像；对所述原始ICG荧光图像进行图像增强处理，得到增强ICG荧光图像；对所述增强ICG荧光图...

本申请提供一种基于CT影像的图像处理方法及装置，方法包括：获取待识别的CT图像，对待识别的CT图像预处理后获取归一化CT图像；对归一化CT图像多次重采样，确定脊椎区域图像；识别脊椎区域图像的多个椎体中心来标识图像的关键特征点；根据关键特...

本发明涉及一种肾结石术后疗效评估方法、系统、设备及存储介质，其方法包括获取患者数据和第一特征；根据预设的数据归一规则和患者数据，确定患者目标数据；根据预设的特征确定规则和患者目标数据，确定第二特征；根据预设的训练模型、第一特征、第二特征...

本申请实施例公开了一种基于深度学习的膝关节自动分割方法、系统、介质及设备，其中，方法包括：接收目标膝关节的第一MR图像，将所述第一MR图像代入预先得到的自动分割模型中，所述自动分割模型包括一阶分割模型和二阶分割模型；通过所述一阶分割模型...

本发明涉及一种椎体中心点定位方法、系统、设备及存储介质，其方法包括获取椎体掩膜信息；根据预设的中线获取规则和椎体掩膜信息，确定第一中心线；根据预设的中线处理规则和第一中心线，确定多个目标点；根据曲面重建规则和目标点，确定目标椎体信息；根...

本发明涉及一种CT影像椎体实例分割方法，其包括：获取人体图像，并选取人体图像任意一点作为原点，建立三维坐标系；根据预设的模型和人体图像，得到由第一子椎体图像和第二子椎体图像组成的初始图像，并获取初始图像的所有像素点坐标；基于预设的计算规...

本申请提供一种基于MRI影像组学的图像处理方法、装置、设备及存储介质，其中，基于MRI影像组学的图像处理方法包括：获取针对脑胶质瘤患者的第一磁共振成像和第二磁共振成像，第一磁共振成像为T2Flair，第二磁共振成像为CE

本发明公开了一种图像的交互式分割方法和系统，涉及图像识别领域。该方法包括：标记原始图像的多个预设区域，在排除多个预设区域的原始图像中标记多个前景点和多个背景点，通过训练后的交互式分割模型对多个前景点和多个背景点进行处理，获得所述原始图像...

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及骨骼图像的识别优化方法、系统、存储介质及电子设备。一种骨骼图像的识别优化方法，包括：对包含目标骨骼区域的检测框的腹部CT图像进行堆叠处理，得到第一图像；将所述腹部CT图像输入至分割模型，得到肋骨分割结果；...

本发明公开了一种肺结节图像的分类方法和系统，涉及图像识别领域。该方法包括：输入包括肺结节图像的像素块和肺结节的分割掩膜，对所述像素块和分割掩膜进行预处理分别获得所述像素块的第一横断面层和所述分割掩膜的第二横断面层，提取所述第一横断面层和...

本发明涉及测量技术领域，提供一种脊椎数据模型构建方法,包括获取被检测人员的姿态信息和椎体扫描数据，并获得基准参考信息，基于椎体扫描数据，获得椎体的中矢面，进而获得椎体的基准向量，这样就能够基于多个椎体的基准向量和椎体的排列顺序，获得被检...

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种CT图像的标记方法、系统、介质及设备。该方法包括：步骤1，获取肋骨的第一2D分割mask图像集以及椎骨的第二2D分割mask图像集；步骤2，对肋骨的第一2D分割mask图像集进行去粘连处理，得到第一分...

本发明公开了一种用于低对比度的目标点识别方法及系统，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取待识别图像的步骤；通过差分高斯滤波增强待识别图像的步骤；通过自适应阈值对增强后的待识别图像中的所有像素点进行处理，确定候选目标点的步骤；通过动态聚...

本发明涉及骨密度测量领域，尤其涉及一种骨密度测量方法、系统、存储介质及电子设备。本方法包括：步骤1，通过优化后的目标检测算法对CT胸部平扫序列影像进行脊椎区域的检测，得到脊椎区域图像；步骤2，将所述脊椎区域图像输入至脊椎分割模型中进行分...