一种基于深度学习的全脑结构体积测量方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010300943.1
IPC分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2020-04-16
申请人：
同心医联科技（北京）有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的全脑结构体积测量方法及系统
申请号	CN202010300943.1	申请日期	2020-04-16
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-05	公开/公告号	CN113610742A
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;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	同心医联科技（北京）有限公司	申请人地址	北京市海淀区王庄路1号院清华同方科技大厦D座23层2301-1、2301-2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	同心医联科技（北京）有限公司	当前权利人	同心医联科技（北京）有限公司
发明人	马学升;崔德琪;刘伟奇
代理机构	北京华夏正合知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	暂无

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的全脑结构体积测量方法及系统，包括A、获取待测量的患者的全脑结构图像数据；B、将所述待测量的患者的全脑结构图像数据进行预处理，将所述待测量的患者的全脑结构图像数据由原始空间映射到MNI标准空间；C、将映射到MNI标准空间中的全脑结构图像数据划分为各个预设子区域；D、将所述各个预设子区域的全脑结构图像数据分别输入至与各个所述预设子区域分别对应的训练好的各个网络分割模型中，并获取各个分割结果；E、采用多标签融合方法对所述各个分割结果进行融合处理，并将融合处理后的分割结果映射回原始空间；F、基于所述分割结果计算全脑结构的体积。本申请有利于快速有效地获取全脑结构体积测量结果。

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