[发明专利]基于SPECT/CT检测甲状腺相关眼病活动性的深度学习方法在审
| 申请号： | 202211492790.0 | 申请日： | 2022-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN115810122A | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | 朱付保;王治国;周官斌;李茏玺;姚妮 | 申请（专利权）人： | 郑州轻工业大学;宜城市人民医院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06T7/00;G06T17/00;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州汇诚众远专利代理事务所(普通合伙) 41211 | 代理人： | 黄秋凤 |
| 地址： | 450000 河南省郑州*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于SPECT/CT检测甲状腺相关眼病活动性的深度学习方法，包括眼外肌分割阶段和活动性分期的分类两个阶段，在眼外肌分割阶段，首先对眼部的CT图像进行三维重建，并训练眼外肌语义分割模型，最后使用训练好的眼外肌分割模型得到测试集中的眼外肌掩码；在判断甲状腺相关眼病是否处于活动期的分类阶段，将眼外肌掩码、SPECT和CT图像组成三通道数据，并使用三通道数据训练分类模型，将SPECT/CT图像和病人的眼外肌掩码结合成三通道图像输入分类模型，最终通过训练好的分类模型输出甲状腺相关眼病活动性。通过两阶段的深度学习方法实现自动分类甲状腺相关眼病的活动性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 spect ct 检测 甲状腺 相关 眼病 活动性 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
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