【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像，尤其涉及一种基于高精度配准的神经ct图谱分割方法。
技术介绍
1、神经ct图谱分割是医学图像处理领域的一个重要研究方向，其目标是将神经ct影像中的不同组织结构（如灰质、白质、脑脊液等）进行自动识别和分割。传统的ct图谱分割方法主要依赖于图像的灰度信息，例如阈值分割、区域生长等方法。然而，由于ct影像的灰度对比度有限，不同组织之间的边界往往模糊不清，导致分割精度不高。为了提高分割精度，提出了许多改进的方法，其中基于图谱的分割方法是近年来研究的热点。这类方法的核心思想是将预先构建的标准图谱配准到目标ct影像上，然后利用标准图谱的标签信息指导目标影像的分割。
2、然而，现有的神经ct图谱分割方法存在配准精度低以及缺乏空间一致性的弊端问题，具体问题如下：
3、1、配准精度低：基于图谱的分割方法的关键在于配准的精度。传统的配准方法，例如基于互信息的配准、基于特征点的配准等，在处理神经ct影像时面临诸多挑战。由于个体差异较大，不同个体的脑部结构存在明显的形态差异；此外，ct影像的灰度分布不均匀，噪声也...
【技术保护点】
1.一种基于高精度配准的神经CT图谱分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于高精度配准的神经CT图谱分割方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于高精度配准的神经CT图谱分割方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于高精度配准的神经CT图谱分割方法，其特征在于，步骤S22包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的基于高精度配准的神经CT图谱分割方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于高精度配准的神经...
【技术特征摘要】
1.一种基于高精度配准的神经ct图谱分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于高精度配准的神经ct图谱分割方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于高精度配准的神经ct图谱分割方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于高精度配准的神经ct图谱分割方法，其特征在于，步骤s22包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的基于高精度配准的神经ct图谱分割方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王琦，何苗，徐巳奕，刘珉，
申请(专利权)人：上海懿尚生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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