[发明专利]一种基于深度学习的脑微出血自动检测方法及系统在审
| 申请号： | 202010119003.2 | 申请日： | 2020-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN110956634A | 公开（公告）日： | 2020-04-03 |
| 发明（设计）人： | 廖攀;徐明泽 | 申请（专利权）人： | 南京慧脑云计算有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市江北新区*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的脑微出血自动检测方法及系统。本方法为：1）选取多个磁敏感加权成像作为训练样本，对每一训练样本进行标准化处理；2）对训练样本进行去非脑组织处理；3）对训练样本中的脑微出血点进行标注；4）利用标注后的训练样本训练Unet模型，然后用Unet模型提取训练样本中的脑微出血点候选区域；5）基于所提取的脑微出血候选区中的假阳性数据和GroundTruth数据训练3D CNN模型；6）对于一待检测的磁敏感加权成像，提取脑微出血点候选区域并将其输入到训练后的3D CNN模型，识别出该磁敏感加权成像中的脑微出血点。本方法鲁棒性好，能够辅助给出脑微出血的病灶识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 出血 自动检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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