[发明专利]一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法及装置

摘要

本发明提供一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法，包括：基于患者待检测部位的多模态医学影像利用配准方法将多模态医学影像在同一三维空间内显示，基于多模态医学影像利用R‑CNN，识别多模态医学影像中的病变区域，根据病变区域在多模态医学影像中的坐标在同一三维空间内显示病变体，根据确诊的病变区域对应的图像块利用稠密采样方法和CNN获取各预设病种的发生概率。本发明提供一种基于深度学习的多模态医学影像识别装置，包括：多模态医学影像显示模块，病变区域检测模块，病变体显示模块，预设病种发生概率模块。本发明实现了医学影像中病变区域的自动识别，并为医生的进一步诊断提供了有效的参考数据。

主权项

1.一种基于深度学习的多模态医学影像识别装置，其特征在于，包括：多模态医学影像显示模块，用于基于患者待检测部位的多模态医学影像利用配准方法，将多模态医学影像显示在同一三维空间内，其中，所述多模态医学影像包括序列断层医学影像；病变区域检测模块，用于基于所述多模态医学影像利用R‑CNN，识别所述多模态医学影像中的病变区域，获取所述病变区域对应的图像块以及所述病变区域在所述多模态医学影像中的坐标；病变体显示模块，用于根据所述病变区域在所述多模态医学影像中的坐标在所述同一三维空间内显示病变体，以确定确诊的病变区域；预设病种发生概率模块,用于根据所述确诊的病变区域对应的图像块利用稠密采样方法和CNN获取各预设病种的发生概率。