标题:颈动脉狭窄的图像自动识别技术
作者:崔楷文;李歧强;陈曦;
作者机构:[崔楷文;李歧强;陈曦]浙江大学控制科学与工程学院;[崔楷文;李歧强;陈曦]山东大学控制科学与工程学院
会议名称:2017中国自动化大会(CAC2017)暨国际智能制造创新大会(CIMIC2017)
来源:2017中国自动化大会(CAC2017)暨国际智能制造创新大会(CIMIC2017)论文集
出版年:2017
关键词:颈动脉狭窄;自动识别;辅助
摘要:颈动脉狭窄会导致多种脑部疾病,目前通过其影像学检查进行诊断。如果仅依靠医生肉眼对影像学图像进行判断,不但工作量较大,也可能因为医生的主观性导致误诊。本文采用颈动脉狭窄的图像自动识别技术,用Visual Studio为Open CV提供开发环境来辅助医生诊断,提高医生正确诊断率和工作效率。该方法目前能自动识别颈动脉造影图像中狭窄部位并计算狭窄程度,最终实现狭窄部位的自动标记。
资源类型:会议论文
原文链接:http://kns.cnki.net/kns/detail/detail.aspx?FileName=ZGZN201710001029&DbName=IPFD2018
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