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[00068447]多特征融合心脏图像心室分割方法
联系人： 山东师范大学
所在地：山东 济南市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
一、成果概述：（简要说明成果是什么，以便技术受让方了解项目概况）
心血管疾病是亚太地区最大的非传染性疾病之一，左心室分割在心脏图像的临 床定量和诊断中起着至关重要的作用。对于临床实践来说，多种医学影像技术如核 磁共振成像（MRD、电子计算机断层扫描成像（CT）、正电子发射型计算机断层显像（PET） 等，是心血管疾病诊断的重要辅助技术。提高左心室图像分割的精度和效率，提出 基于多模态的方法，在同一患者身上采集不同模态的图像，配准后再进行分割。由于训练样本不同、成像过程不同、MR图像和CT图像中心脏的灰度差异较大，使得 现有的这些方法的训练模型不能直接、准确地从一种特定的模态应用到新的模态。
二、技术特点及技术指标：（突出与国内外同行的比较优势或区别）
相关研究均达到国际领先水平。
多特征融合心脏图像心室分割方法，该方法既能够对单模态下的心脏图像进行分析，又降低了多模态图像采集的难度。主要的科研创新包括：（1）获取心脏图 像的纹理信息和空间布局，描述混合模态心脏图像的底层特征数据集；（2）获得 鲁棒的形状感知变换矩阵，提取出同时适应于不同模态图像的形状特征；（3）构 造图建立不同模态的心脏图像间的相互关系，增强不同模态心脏图像间的形状特征 的相似性；。
三、应用领域：（主要面向的行业产业、技术已在***领域应用的概述以及取得成效，还可在*火*领域应用的前景等）
主要面向医疗健康产业，目前本成果相关的技术已在医疗健康领域得到广泛的共识，并已与高校、医院及企业等合作发表多篇高水平学术论文和发明专利。提出 混合模态图像的左心室图像分割方法、多特征融合的左心室分割方法。在不需要对 新样本进行学习分割模型再训练的情况下，将混合模态图像进行模态适配，成功处 理新的模态图像。
四、投入需求：（需要技术需求方投入的资金、场地、设施等条件）
由于项目成果主要属于深度医工交叉技术，因此若需求方能够提供高性能CPU 及GPU服务器、专用的数据存储设备等，将有助于成果的进一步推广及使用。
