[发明专利]基于卷积神经网络的多模态核磁影像缺血性脑卒中病变分割方法在审
| 申请号： | 202010570403.5 | 申请日： | 2020-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN111862136A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 刘之洋;乔鹏冲;吴虹;刘国华;黄晨星雨;南瑞丽;刘佳宁 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06T7/149 | 分类号： | G06T7/149;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300350 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的多模态核磁影像缺血性脑卒中病变分割方法。包括步骤：基于3D U‑Net网络原有框架设计深度卷积神经网络1；基于3×3×3卷积层、批标准化层的基本模块；基于3×3×3卷积层和三线性插值的3D可形变卷积模块；基于3D可形变卷积模块与基本模块的级联形变模块；基于3D U‑Net网络与级联形变模块构建深度卷积神经网络2；将处理好的数据输入神经网络1进行预训练；将预训练得到的权重赋予神经网络2进行训练；在像素级标签的测试集上验证分割效果。本发明提出了对于缺血性脑卒中病变分割的自动化标注方法，这将大大减小标注数据的成本，在一定程度上增强工程可操作性，辅助医生对缺血性脑卒中患者的临床诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 多模态核磁 影像 缺血性 脑卒中 病变 分割 方法 | ||
【主权项】：
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