[发明专利]一种基于ResNet模型的多序列膀胱癌核磁图像分级方法在审
| 申请号： | 202211457823.8 | 申请日： | 2022-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN115661130A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 贺建峰;陶婷婷;安镇宙 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学;玉溪师范学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/25;G06V10/44;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 昆明隆合知识产权代理事务所(普通合伙) 53220 | 代理人： | 何娇 |
| 地址： | 650500 云南*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于ResNet模型的多序列膀胱癌核磁图像的分级方法。本发明针对T2WI和DCE两个序列的核磁数据，从每例患者的两个核磁序列中选取包含肿瘤的图像，将病变部位通过中心裁剪出来，并通过数据增广将图片质量及数量达到可训练度及维持相对平衡；利用ResNet50模型，引入迁移学习解决医学图像数据量少的普遍问题；在网络中加入MF多尺度特征提取模块，在同一层网络中使用不同尺度的卷积核；最后在多序列特征融合后加入一个scSE注意力模块，利用空间注意力和通道注意力对病变特征更有权重的学习，全局获取病变特征联系。本发明达到了在T2WI和DCE两个序列的核磁数据上对膀胱癌图像进行分级鉴别的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 resnet 模型 序列 膀胱癌 图像 分级 方法 | ||
【主权项】：
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