[发明专利]一种BI-RADS分级模型建立方法在审
| 申请号： | 201811293870.7 | 申请日： | 2018-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109637629A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 陈小刚 | 申请（专利权）人： | 泰格麦迪（北京）医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都高远知识产权代理事务所(普通合伙) 51222 | 代理人： | 李安霞;曾克 |
| 地址： | 100000 北京市丰台区南*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种BI‑RADS分级模型建立方法，包括：对预先采集的乳腺MRI图像进行处理，获取一个以上图像序列；所述乳腺MRI图像包括：不同断层不同期图像；所述乳腺MRI图像具有BI‑RADS等级标注；所述图像序列中每张图像的大小相同；构建三维卷积神经网络，所述三维卷积神经网络包括用于分类的softmax层；采用所述图像序列训练所述三维卷积神经网络，获取BI‑RADS分级模型。本发明提供的技术方案，能够使建立起来的BI‑RADS分级模型对乳腺MRI多期图像进行准确地分级。 | ||
| 搜索关键词： | 分级 乳腺 卷积神经网络 图像序列 三维 模型建立 图像 构建 断层 标注 采集 分类 | ||
【主权项】：
1.一种BI‑RADS分级模型建立方法，其特征在于，包括：对预先采集的乳腺MRI图像进行处理，获取一个以上图像序列；所述乳腺MRI图像包括：不同断层不同期图像；所述乳腺MRI图像具有BI‑RADS等级标注；所述图像序列中每张图像的大小相同；构建三维卷积神经网络，所述三维卷积神经网络包括用于分类的softmax层；采用所述图像序列训练所述三维卷积神经网络，获取BI‑RADS分级模型。
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