【技术实现步骤摘要】
一种基于AI算法的医学影像特征点自动识别方法
[0001]本专利技术涉及医学影像自动识别领域，尤其涉及到一种基于
AI
算法的医学影像特征点自动识别方法
。
技术介绍
[0002]在医学影像中，检测解剖目标
(
如解剖标志点等
)
，是非常重要又具有挑战性的
。
其中，解剖标记点指的是人体扫描中的解剖结构上，具有明显灰度特征的点，如肺顶
、
主动脉弓
、
耻骨联合等
。
通过检测解剖目标，能确定人体的部位，进而进行后续的计算密集型任务，如计算机辅助诊断等
。
解剖目标检测还可以为解剖目标分割和图像配准提供初始化条件，以及辅助生成语义报告
、
优化器官的显示等
。
[0003]目前，现有医学解剖特征点需要医生在医学软件中的二维平面上定位选取；通常操作是医生在二维平面上操作鼠标点选特征点，结合其他切面上的信息对比看选取点是否准确；上述方法对单一特征点的选取效果尚可...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于
AI
算法的医学影像特征点自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)
获取医学影像：按预设的成像信息获取目标对象的医学影像数据；
2)
目标对象粗分割：基于目标对象的阈值，对目标对象的医学影像数据进行粗分割，获得目标对象的区域信息；
3)
提取目标对象边界：在粗分割的基础上，利用边缘算子分割出目标对象的边界信息，并基于种子生长算法得到光滑分割的医学影像数据；
4)
提取点云信息：根据光滑分割后的医学影像数据，创建目标对象的三维模型，并把三维模型转化为点云信息；
5)
导入神经网络，将点云信息输入经过训练的神经网络模型，并通过精度检验损失函数预测出目标对象的表面特征点的...
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