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使用机器学习和扩展的霍夫变换的自动化感兴趣区域检测[发明专利]

专利名称：使用机器学习和扩展的霍夫变换的自动化感兴趣区域检测

专利类型：发明专利

发明人：Z·彭,L·赵,X·S·周

申请号：CN201610409186.5

申请日：20160330

公开号：CN106127730A

公开日：

20161116

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明涉及使用机器学习和扩展的霍夫变换的自动化感兴趣区域检测。一种用于在数字医学图像中自动检测感兴趣的区域的方法，包括：通过使用过分割算法而将图像过分割成多个超像素；对于所述多个超像素中的每对近邻超像素，通过机器学习算法而计算每对处于三个预定类之一中的概率；对于所述多个超像素中的每个超像素，计算超像素处于感兴趣的区域中的概率；根据基于所计算的超像素概率而计算每个像素的值，生成边缘图；将经扩展的霍夫变换应用到所生成的边缘图以生成霍夫参数计数空间；通过排除假阳性边缘而确定霍夫参数计数空间中的最优四边形；以及指定感兴趣的区域为处于所确定的最优四边形的边界内。

申请人：美国西门子医疗解决公司

地址：美国宾夕法尼亚州

国籍：US

代理机构：中国专利代理(香港)有限公司

本文发布于:2024-09-22 17:24:31，感谢您对本站的认可！

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