[发明专利]一种基于多维度信息融合的乳腺MRI病变区域检测方法

权利要求书

1.一种基于多维度信息融合的乳腺MRI病变区域检测方法，其特征在于，包括：

采用卷积神经网络，对预设图像进行特征学习，使所述卷积神经网络学习到所述预设图像中病变区域和正常组织之间的差异，获取训练后的卷积神经网络；

获取待检测的乳腺MRI图像，所述待检测的乳腺MRI图像包括：同一期连续断层图像和同一断层不同期图像；

根据所述训练后的卷积神经网络，对所述同一期连续断层图像进行病变区域选取，获取一个以上候选窗口；

采用循环神经网络，对所述同一断层不同期图像进行编码，获取所述同一断层不同期图像的信号强度与病变类型之间的相关信息；

将所述一个以上候选窗口映射到所述相关信息中，通过预设的分类器进行分类，获取最终的病变区域检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于多维度信息融合的乳腺MRI病变区域检测方法，其特征在于，所述训练后的卷积神经网络为RPN网络。

3.根据权利要求2所述的基于多维度信息融合的乳腺MRI病变区域检测方法，其特征在于，所述根据所述训练后的卷积神经网络，对所述同一期连续断层图像进行病变区域选取的方法为：

将所述同一期连续断层图像构成多通道序列作为所述RPN网络的输入；所述同一期连续断层图像小于7层。

4.根据权利要求1所述的基于多维度信息融合的乳腺MRI病变区域检测方法，其特征在于，所述循环神经网络为长短时记忆网络。

5.根据权利要求4所述的基于多维度信息融合的乳腺MRI病变区域检测方法，其特征在于，所述同一断层不同期图像包括：同一断层未注入造影剂时的图像，同一断层注入造影剂后不同时间点的图像。

6.根据权利要求5所述的基于多维度信息融合的乳腺MRI病变区域检测方法，其特征在于，通过感兴趣区域映射，将所述一个以上候选窗口映射到所述相关信息中。