基于贝叶斯融合与概率形状建模的MRI椎旁肌肉分割方法技术

本发明专利技术公开了基于贝叶斯融合与概率形状建模的MRI椎旁肌肉分割方法，包括如下步骤：a)建立傅里叶‑高斯过程概率形状模型对肌肉形状进行参数化表示，所述傅里叶‑高斯过程概率形状模型包括：基于傅里叶基函数表示肌肉横截面轮廓的径向建模，以及基于高斯过程捕获肌肉形状轴向变化规律的轴向建模；b)构建基于卷积神经网络的肌肉边缘特征模型，对MRI图像中的肌肉边缘进行多尺度特征提取；c)设计贝叶斯分割框架，基于最大后验估计原则，实现MRI图像中椎旁肌肉的在线分割。本发明专利技术通过高质量人工标注与强大的学习模型融合的思路，针对椎旁肌肉分割任务的特点进行定制，使之能够在少量交互的情况下达到较高的分割与重建质量，对形状变化的描述能力强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学图像处理、计算机视觉及机器学习，具体涉及一种基于贝叶斯融合与概率形状建模的mri椎旁肌肉高效分割方法。

技术介绍

1、腰痛(lowbackpain，lbp)发生在从儿童到老年人的所有年龄阶段(hartvigsenetal.2018,ferreiraetal.2023)。很多国家为治疗腰痛付出了巨大的社会成本，包括医疗支出、生产力损失等(knezevicetal.2021)。lbp的来源较为复杂，因为多种腰部结构都容易受到生化、退行性和创伤性应激源的影响(knezevicetal.2021)。但宏观上看，lbp多伴随着肌肉退行性变，如横截面积的减少和腰椎旁肌肉脂肪浸润的增加(goubertetal.2016)。为了更好辅助lbp的诊断和治疗，可由椎旁肌群的影像学分割和三维重建获得肌肉形状、体积等，客观地评估腰肌能力。

2、图像分割是影像学分析领域重要的基础性问题。相比骨骼，肌肉存在边缘不明显、形状不规则、不同人群形状差异大等特点，分割难度更大。根据近期综述(d’antonietal.2021)，现有文献报告的椎旁肌肉的分割精度平本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于贝叶斯融合与概率形状建模的MRI椎旁肌肉分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯融合与概率形状建模的MRI椎旁肌肉分割方法，其特征在于，该基于贝叶斯融合与概率形状建模的MRI椎旁肌肉分割方法包括离线概率形状建模和在线实时推理两个过程；

3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯融合与概率形状建模的MRI椎旁肌肉分割方法，其特征在于，所述傅里叶-高斯过程概率形状模型中，融合傅里叶基函数和高斯过程，参数化表达MRI序列中椎旁肌肉的三维形状信息，作为分割的几何先验知识，具体包括如下：

4.根据权利要求1所述的基于贝叶斯融合与概...

【技术特征摘要】

1.基于贝叶斯融合与概率形状建模的mri椎旁肌肉分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯融合与概率形状建模的mri椎旁肌肉分割方法，其特征在于，该基于贝叶斯融合与概率形状建模的mri椎旁肌肉分割方法包括离线概率形状建模和在线实时推理两个过程；

3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯融合与概率形状建模的mri椎旁肌肉分割方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王雪峰，吴南，王锦阁，陈癸霖，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：