[发明专利]一种脑部影像识别的方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种脑部影像识别的方法及装置，所述方法包括：获取待检测用户的脑部影像；根据所述脑部影像，确定所述脑部影像的关键帧；采用定位模型确定所述脑部影像的关键帧中各关键定位点的位置；根据所述关键定位点的位置，确定所述脑部影像的关键帧的分区。

技术领域

本发明实施例涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种脑部影像识别的方法及装置。

背景技术

“脑卒中”(cerebral stroke)又称“中风”，是一种急性脑血管疾病，是由于脑部血管突然破裂或因血管阻塞导致血液不能流入大脑而引起脑组织损伤的一组疾病，包括缺血性和出血性卒中。统计数据显示，目前中国脑卒中发生率正以每年8.7％的速率上升，脑血管病已成为中国居民第一位的死亡原因。

对于脑卒中患者来说，从发病到治疗的“时间窗”对降低死亡率、致残率至关重要。而卒中治疗的“时间窗”非常短，通常在发病3小时或4.5小时之内开始，因此需要医院竭尽所能缩短中间环节，为病人争取救治时间，拍摄CT图像成为了高效和经济兼顾的最佳检查手段。然而通过人工阅片判断的方式来对脑卒中进行诊断，所耗时间过久，容易导致病情被拖延，且在诊断的时候需要经验丰富的医生，容易由于人为差异导致病情判断不准确。

现有技术中主要由人工查看脑部影像的方法判断病情，精度受人的主观因素影像大，效率较低。

发明内容

现有技术中主要由人工查看脑部影像的方法判断病情，精度受人的主观因素影像大，效率较低的问题，本申请实施例提供了一种脑部影像识别的方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种脑部影像识别的方法，包括：

获取待检测用户的脑部影像；

根据所述脑部影像，确定所述脑部影像的关键帧；

采用定位模型确定所述脑部影像的关键帧中各关键定位点的位置；

根据所述关键定位点的位置，确定所述脑部影像的关键帧的分区。

一种可能的实现方式，所述脑部影像包括N帧脑部图像；N为正整数；所述根据所述脑部影像，确定所述脑部影像的关键帧，包括：

将所述脑部图像位置相邻的脑部图像同时输入至预设的分类器中，确定出所述脑部图像为所述脑部影像的关键帧的置信度；

根据各帧脑部图像的置信度，确定所述脑部影像的关键帧。

一种可能的实现方式，所述定位模型包括粗定位模块和细定位模块；所述采用定位模型确定所述脑部图像的关键帧中关键定位点的位置，包括：

将所述脑部图像的关键帧输入所述粗定位模块，确定所述脑部图像的关键帧中的第一关键点的坐标；

根据所述第一关键点的坐标确定所述脑部图像的关键帧中的一个或多个粗分割区域；

针对每一个粗分割区域，将所述粗分割区域输入对应的细定位模块，确定所述粗分割区域中的第二关键点的坐标；

将所述第二关键点的坐标作为所述脑部图像的关键帧中关键定位点的位置。

一种可能的实现方式，所述获取待检测用户的脑部影像，包括：

获取所述待检测用户的原始脑部影像文件；

将所述原始脑部影像文件中每一帧脑部图像，输出为预设大小和设定的窗宽窗位的图片格式。

第二方面，本发明实施例提供一种脑部影像识别的装置，包括：

获取模块，用于获取待检测用户的脑部影像；