本发明公开了一种基于机器学习和能谱CT的泌尿结石成分分析方法及系统，方法包括：获取待分析的能谱CT图像；从获取的能谱CT图像中提取结石的感兴趣区域；根据结石的感兴趣区域采用机器学习的方法进行泌尿结石成分分析。本发明将能谱CT图像与机器学习技术相结合来应用于人体结石成分分析上，通过机器学习分析人体的能谱CT图像来对泌尿系结石的成分进行分析，更加高效、客观和准确，且结合了基于能谱CT图像的能谱CT多参数成像技术，能更加全面地反映泌尿系结石的各种成分，从而提供更加准确和全面的结石化学成分分析结果。本发明可广泛应用于医学图像处理领域。
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来源：北方有色网
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