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申请/专利权人：深圳市铱硙医疗科技有限公司
摘要：本发明提供基于机器学习的CTA颈内动脉分段方法及系统，该方法包括：使用深度学习模型对CTA图像进行处理；根据分割结果提取颈内动脉的中线；赋予中线特征；对颈内动脉中线进行空间位置信息的特征提取；分类器的输出以顺血流的七段法的C1‑C7段为单位；根据临床先验知识，对SVM分类器任务的中线各点所属的分段单位进行二次修正；基于中线分段结果回归到颈内动脉分割结果，完成分段。本发明提出一种自动化颈内动脉分段方法，能够排除或减少人为评分的主观性差异人眼分辨能力、疲劳程度、认知经验不同等的差异，为血管疾病定位医学研究提供准确客观的依据；通过应用深度学习技术，能够精确捕捉和识别颈内动脉各分段的复杂解剖特征。
主权项：1.一种基于机器学习的CTA颈内动脉分段方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1.使用深度学习模型对CTA图像进行处理，以识别和分割颈内动脉；S2.根据分割结果提取颈内动脉的中线；S3.利用原始输入的标准颈部CT血管造影的薄层影像序列中包含的分段标志物信息赋予中线特征；S4.对颈内动脉中线进行空间位置信息的特征提取；S5.利用提取的影像特征作为输入，训练SVM分类器，该分类器被设计为以顺血流方向将颈内动脉分为C1-C7七段，并输出相应分段结果；S6.根据临床先验知识，对SVM分类器初步输出的中线各点所属的分段单位进行二次修正；S7.基于中线分段结果回归到颈内动脉分割结果，完成分段；在步骤S6中，二次修正包括：S601,对于同类分段中穿插其他分段结果的中线点位，将穿插部分予以同化处理；S602，对于顺血流顺序C1-C7出现排序混乱的中线点位，按顺血流方向进行排序处理。
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权利要求：
百度查询： 深圳市铱硙医疗科技有限公司 基于机器学习的CTA颈内动脉分段方法及系统
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