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基于阈值分割的甲状腺超声图像干扰界面自动识别去除方法

摘要

本发明公开了一种基于阈值分割的甲状腺超声图像干扰界面自动识别去除方法。属于医学图像分割技术领域;本发明可在初始设定阈值基础上对图像进行二值化处理从而获得最初始的遮罩;不论感兴趣区域与操作界面大小差异,只要感兴趣区域的大部分区域位于整张图像中部,即可完成提取;对于图像感兴趣区域外的字符标识干扰,能够使用形态学操作将其影响减小从而获取感兴趣区域。本发明主要在对操作界面干扰的自动判别上有所创新,能够满足多种不同大小和位置的操作界面干扰的去除。与现有技术相比,本发明能够快速且自动识别并去除超声甲状腺图像的边缘干扰,提取感兴趣区域,为后续分割、特征提取和分类提供便利。

著录项

  • 公开/公告号CN112634240A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN202011561899.6

  • 申请日2020-12-25

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T7/136(20170101);G06T7/187(20170101);

  • 代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人曹坤

  • 地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

  • 入库时间 2023-06-19 10:32:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-23

    授权

    发明专利权授予

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