[发明专利]一种基于图像序列分析的脑出血CT图像分类方法在审
| 申请号： | 202210162764.5 | 申请日： | 2022-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN114565572A | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 张道强;祝小惟 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 曹坤 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图像序列分析的脑出血CT图像分类方法。属于医学影像分析技术领域，操作过程包括脑部CT影像数据的获取、数据的图像化处理、模型的构建及分类方法的实现；具体操作步骤是：获取脑部CT扫描结果得到脑部CT影像原始数据；对脑部CT影像原始数据进行图像化处理，形成三通道图像序列作为后续模型的输入；构建包含通道注意力模块和空间注意力模块的模型，以提取三通道图像序列的特征；训练模型优化参数，识别脑出血阳性并区分脑出血亚型，实现对脑出血CT图像的分类本模型能够充分利用CT扫描影像信息，并提高对图像序列中重点信息的关注，整体方法的判断流程符合医生在现实场景的诊断流程，有助于提升脑出血分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图像 序列 分析 脑出血 ct 分类 方法 | ||
【主权项】：
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