科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
目的探讨一种新型的心脏DSA图像血管增强技术。方法首先收集了1 089幅心脏DSA原始影像,其中部分影像存在一些问题,例如噪声、颜色偏暗等;我们采用卷积神经网络结合传统的医学图像处理技术进行心脏DSA图像增强。结果经过卷积神经网络处理后,心脏DSA图像变得更清晰,血管影像的亮度及对比度都得到明显增强,对比度增强2.4倍。结论采用深度学习技术进行心脏DSA图像的血管增强,具有效果好、速度快、稳定性高、且适用范围大的特点,更适合心脏DSA设备采用。
- 单位
目的探讨一种新型的心脏DSA图像血管增强技术。方法首先收集了1 089幅心脏DSA原始影像,其中部分影像存在一些问题,例如噪声、颜色偏暗等;我们采用卷积神经网络结合传统的医学图像处理技术进行心脏DSA图像增强。结果经过卷积神经网络处理后,心脏DSA图像变得更清晰,血管影像的亮度及对比度都得到明显增强,对比度增强2.4倍。结论采用深度学习技术进行心脏DSA图像的血管增强,具有效果好、速度快、稳定性高、且适用范围大的特点,更适合心脏DSA设备采用。
