通用型医学图像分割算法技术

所属分类：医疗健康

所属单位：中国科学院宁波材料技术与工程研究所

联系人：-

联系方式：0951-6087161/5020588

所在地：

成果简介

组织结构如血管、脏器的自动提取与分割是医学图像智能分析的关键步骤。本项目基于深度学习算法，通过注意力机制和上下文编码器网络，获取医学像中的高语义信息，提取局部和全局特征，并有效保留图像的细节结构。在提升灵敏度和准确性的同时，将算法扩展到了2D和3D多模态医学图像当中，能有效应用于眼底彩照、OCTA、光学显微镜图像、CT、MRI及病理图像等，为基于图像处理的多疾病诊疗提供量化分析基础，并有望集成于已有医疗设备或系统。本算法在提升分割精度的同时，极大提升了算法在不同医学图像模态中的通用性，能有效运用于血管、神经、脏器、细胞等结构的提取，分割精度均达到90%以上。

其他成果推荐

更多>

社区服刑人员心理健康现状及心理、社会特征研究

所属单位：宁夏医科大学总医院

计算流体力学数值模拟分析联合CTV、DSA及腔内测压对髂静脉狭窄的综合评价研究

所属单位：宁夏医科大学总医院

慢病闭环管理创新服务模式研究与推广

所属单位：宁夏医科大学总医院

组蛋白甲基化和DNA甲基化相互作用招募转录因子调控ASPP2介导滋养细胞自噬水平升高的机制研究

所属单位：宁夏医科大学总医院

改良Galveston 技术结合3D打印在治疗垂直不稳定骨盆骨折中的应用研究

所属单位：宁夏医科大学总医院

老年骨科疾病基础研究及临床应用

所属单位：宁夏医科大学总医院