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采用卷积神经网络与卡尔曼滤波相结合自动追踪肌肉羽状角的方法

摘要

本发明公开了一种采用卷积神经网络与卡尔曼滤波相结合自动追踪肌肉羽状角的方法,具体包括以下步骤:(1)超声图像预处理;(2)肌膜检测;(3)肌纤维方向观测值获取;(4)肌纤维方向校正;(5)羽状角计算。本发明利用深度卷积神经网络测量当前肌纤维的方向,与卡尔曼滤波器相结合,实现羽状角的追踪。该方法提升了羽状角计算算法的鲁棒性,扩展了自动化标注羽状角算法的应用领域,为质量较差的超声图像序列提供了自动化追踪羽状角的方法。

著录项

  • 公开/公告号CN112085711A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山东科技大学;

    申请/专利号CN202010865743.0

  • 申请日2020-08-25

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/13(20170101);

  • 代理机构37327 青岛润集专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人赵以芳

  • 地址 266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号山东科技大学

  • 入库时间 2023-06-19 09:12:09

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