面神经序列图像感兴趣区域识别

• 作者: 林钦壮 罗唯师 钟映春
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 面神经序列图像 卷积神经网络(CNN) 图像处理 感兴趣区域识别
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.11.010

摘要

通过计算机识别面神经序列图像中的感兴趣区域,可以在手术规划过程中辅助医生辨别具体的功能区域,使医生进行手术时更有针对性,避免对面部神经区域的额外伤害.将面神经图像处理并划分成不同的功能区域,利用卷积神经网络对大量病例样本进行学习,得到具有较高准确率的感兴趣区域识别模型.实验结果表明,该卷积神经网络模型可以有效地对面神经序列图像识别出感兴趣区域,具有一定的医疗辅助作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗唯师	广东省第二人民医院神经外科	18	78	5.0	8.0
2	钟映春	广东工业大学自动化学院	46	442	11.0	20.0
3	林钦壮	广东工业大学自动化学院	2	1	1.0	1.0