[发明专利]一种血管病变的识别方法、系统、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种血管病变的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

对获取的多张磁共振成像的血管图像进行标签数据处理，所述血管图像包括亮血成像图像和黑血成像图像；

将所述标签数据处理后的各所述血管图像及各所述标签数据输入到卷积神经网络中进行训练，直到满足预设要求获得卷积神经网络模型；

将待识别的各所述血管图像输入到所述卷积神经网络模型进行识别，获得所述血管病变的识别结果。

2.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述对获取的多张磁共振成像的血管图像进行标签数据处理的步骤之前还包括：

对所述血管图像进行数据预处理。

3.如权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述对所述血管图像进行数据预处理的步骤包括：

对所述血管图像采用N4算法进行不均匀性校正；

将所述亮血成像图像和所述黑血成像图像按预设阈值进行配准。

4.如权利要求3所述的识别方法，其特征在于，

所述预设阈值范围为大于或等于85％。

5.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述将所述标签数据处理后的各所述血管图像及各所述标签数据输入到卷积神经网络中进行训练的步骤之前还包括：

对所述标签数据处理后的各所述血管图像及各所述标签数据进行数据增殖处理。

6.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，

所述卷积神经网络为高密度全卷积神经网络，其中，对于未标签有所述血管病变的血管图像进行随机抽样的次数是标签有所述血管病变的血管图像进行随机抽样的次数的2倍。

7.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，

所述预设要求为DSC系数为大于或等于90％。

8.一种血管病变的识别系统，其特征在于，包括：

标签数据处理模块：用于对获取的多张磁共振成像的血管图像进行标签数据处理，所述血管图像包括亮血成像图像和黑血成像图像；

图像训练模块：用于将所述标签数据处理后的各所述血管图像及各所述标签数据输入到卷积神经网络中进行训练，直到满足预设要求获得卷积神经网络模型；

图像识别模块：用于将待识别的各所述血管图像输入到所述卷积神经网络模型进行识别，获得所述血管病变的识别结果。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，

该程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述血管病变的识别方法的步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；以及

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1至7中任一项所述血管病变的识别方法的步骤。