一种基于神经网络的脑部出血体积计算方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202211106689.7
IPC分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06T7/62;G06T5/00;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;A61B6/00
申请日期：
2022-09-13
申请人：
杭州涿溪脑与智能研究所

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于神经网络的脑部出血体积计算方法
申请号	CN202211106689.7	申请日期	2022-09-13
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2022-10-14	公开/公告号	CN115187600A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;T;7;/;1;8;7;;;G;0;6;T;7;/;6;2;;;G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;V;1;0;/;7;6;2;;;G;0;6;V;1;0;/;7;7;4;;;G;0;6;V;1;0;/;8;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;A;6;1;B;6;/;0;0查看分类表>
申请人	杭州涿溪脑与智能研究所	申请人地址	浙江省杭州市余杭区仓兴街1390号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	杭州涿溪脑与智能研究所	当前权利人	杭州涿溪脑与智能研究所
发明人	李德轩;徐枫;郭雨晨
代理机构	浙江千克知识产权代理有限公司	代理人	陆灵玲

摘要

本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种基于神经网络的脑部出血体积计算方法，包括以下步骤获得若干个脑部医学影像序列；建立UNet神经网络模型，使用无标脑部医学影像序列进行预训练；人工标记脑部医学影像的出血区域，获得样本图像序列；使用样本图像序列训练UNet神经网络模型；将待评估出血体积的患者的脑部医学影像序列输入训练后的UNet神经网络模型，获得出血区域；建立出血区域的3D连通区域；根据3D连通区域获得出血体积。本发明的有益技术效果包括提供了高效的预训练机制，实现患者脑部出血体积的计算，具有训练效率高，出血量计算准确度高的有益技术效果。

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