一种基于深度学习的脑微出血自动检测方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202010119003.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110956634A | 公开（公告）日 | 2020-04-03 |
| 申请公布号 | CN110956634A | 申请公布日 | 2020-04-03 |
| 分类号 | G06T7/00 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 廖攀;徐明泽 | 申请（专利权）人 | 南京慧脑云计算有限公司 |
| 代理机构 | 北京君尚知识产权代理有限公司 | 代理人 | 司立彬 |
| 地址 | 210000 江苏省南京市江北新区浦滨路211号扬子科创中心一期A幢14层01室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的脑微出血自动检测方法及系统。本方法为：1）选取多个磁敏感加权成像作为训练样本，对每一训练样本进行标准化处理；2）对训练样本进行去非脑组织处理；3）对训练样本中的脑微出血点进行标注；4）利用标注后的训练样本训练Unet模型，然后用Unet模型提取训练样本中的脑微出血点候选区域；5）基于所提取的脑微出血候选区中的假阳性数据和GroundTruth数据训练3DCNN模型；6）对于一待检测的磁敏感加权成像，提取脑微出血点候选区域并将其输入到训练后的3DCNN模型，识别出该磁敏感加权成像中的脑微出血点。本方法鲁棒性好，能够辅助给出脑微出血的病灶识别结果。 |
