[发明专利]一种基于深度学习的QSM脑深部核团自动分割方法有效
| 申请号： | 202110913201.0 | 申请日： | 2021-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN113592847B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 管晓军;张敏鸣;徐晓俊;张玉瑶;郭涛;吴晶晶 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06V10/25;G06N3/0464;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的QSM脑深部核团自动分割方法，该方法基于一种针对QSM脑深部灰质核团结构的快速分割工具实现，命名为DeepQSMSeg。本发明基于深度学习的端到端模型DeepQSMSeg，利用QSM技术可精确、稳定、快速地分割深部灰质核团的5对感兴趣区(ROI)结构(左右两个半球中的尾状核CN、壳核PUT、苍白球GP、黑质SN和红核RN)。对于深部灰质核团进行精确分割，有助于脑铁相关研究的开展，尤其是与脑深部核团密切相关的神经系统退行性疾病，如帕金森病。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 qsm 脑深部核团 自动 分割 方法 | ||
【主权项】：
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