[发明专利]一种双模态影像的脑龄预测方法在审
| 申请号： | 202310208710.2 | 申请日： | 2023-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN116051545A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 田梅;薛乐;柴宇;付钰;张文博 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0495;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京象合知识产权代理事务所(普通合伙) 11893 | 代理人： | 封明艳 |
| 地址： | 200082 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及生物医学技术领域，进一步涉及影像处理、医学影像处理，具体涉及一种双模态影像的脑龄预测方法，主要提供一种双模态特征融合方法，所述双模态为MRI与PET两种医学影像；所述特征融合是基于3D卷积神经网络方法获得，包括如下步骤：S01使用两个3D卷积神经网络作为骨干网络来提取PET和MRI影像的特征；S02将两条骨干网络提取出的MRI与PET影像的特征在通道维度拼接，然后输入到压缩激励模块(Squeeze‑and‑ExcitationNetworks)；S03将激励部分的输出结果和原始的特征图相乘，得到融合通道注意力信息的特征，获得双模态特征的融合特征图。本发明基于融合MRI与PET双模态脑影像进行脑龄预测，有效保留了影像的空间信息，相较于传统的单模态影像脑龄预测方法，更为全面反映了大脑衰老过程中的变化，从而显著提升了脑龄预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 双模 影像 预测 方法 | ||
【主权项】：
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