【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像处理领域，其涉及一种基于深度学习模型的交互式mr图像颈动脉分析方法。
技术介绍
1、磁共振成像（mri）是一种重要的医学影像技术，通过利用强磁场和射频波生成人体组织的详细影像，广泛应用于对颈动脉病变的诊断与分析。颈动脉是向头部供应血液的主要动脉，其内壁和外壁的分割在动脉粥样硬化、血管斑块形成、内膜增厚等病理研究中具有重要意义。通过对颈动脉内外壁的精准分割，可以实现血管壁厚度、弹性和狭窄率的定量分析，为临床诊断提供关键依据。
2、现有的颈动脉内外壁分割方法包括传统方法和基于深度学习的方法，传统方法如手动分割、基于阈值的分割以及边缘检测技术虽然在早期医学影像处理中发挥了重要作用，但其局限性明显。手动分割耗时费力，依赖操作者经验，难以在大规模临床数据处理中推广；基于阈值的方法对图像质量和阈值选择敏感，分割精度受限；边缘检测方法难以应对血管形态复杂或对比度较低的图像。这些方法在处理复杂场景时的能力有限，难以满足实际临床需求。
3、近年来，深度学习技术的快速发展为颈动脉内外壁分割提供了新的技术路径。例...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习模型的交互式MR图像颈动脉分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的交互式MR图像颈动脉分析方法，其特征在于，S1包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的交互式MR图像颈动脉分析方法，其特征在于，S2包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的交互式MR图像颈动脉分析方法，其特征在于，S3包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的交互式MR图像颈动脉分析方法，其特征在于，S4包括以下子步骤：p>
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习模型的交互式mr图像颈动脉分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的交互式mr图像颈动脉分析方法，其特征在于，s1包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的交互式mr图像颈动脉分析方法，其特征在于，s2包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的交互式mr图像颈动脉分析方法，其特征在于，s3包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：虞皓佳，邱丽钊，朱雨轩，魏钰晨，
申请(专利权)人：成都众影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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