[发明专利]一种基于胶囊网络改进算法的核磁共振辅助判断方法

权利要求书

1.一种基于胶囊网络改进算法的核磁共振辅助判断方法，其特征在于，包括：

获取待诊断图像；

判断所述待诊断图像是否为核磁共振图像；

若是，采用预设胶囊网络改进算法对所述核磁共振图像进行特征提取来获取待比对特征图；

将所述待比对特征图与若干个预设疾病特征图进行比对，来分别获取相似度，每个所述预设疾病特征图都对应一种疾病；

获取相似度最高所对应的疾病特征图，所述疾病特征图代表的疾病即为所述核磁共振诊断结果。

2.如权利要求1所述的基于胶囊网络改进算法的核磁共振辅助判断方法，其特征在于，判断所述待诊断图像是否为核磁共振图像包括：

对所述待诊断图像进行色彩判断，并获取色彩判断结果；

若所述色彩判断结果为彩色图像，则获取所述待诊断图像的灰度图，否则对所述待诊断图像随机截取一个图像，进行图像形状判断，若所述待诊断图像经过所述图像形状判断为人体器官形状，则所述待诊断图像为核磁共振图像。

3.如权利要求1所述的基于胶囊网络改进算法的核磁共振辅助判断方法，其特征在于，所述采用预设胶囊网络改进算法对所述核磁共振图像进行特征提取来获取待比对特征图包括：

对所述核磁共振图像截取器官图像；

基于胶囊网络改进算法生成神经网络模型；

用训练好的所述神经网络模型对输入所述器官图像进行特征提取，提取出特征图。

4.如权利要求3所述的基于胶囊网络改进算法的核磁共振辅助判断方法，其特征在于，所述预设疾病特征图为所述神经网络模型对患有疾病的标准器官图像处理而来。

5.如权利要求1所述的基于胶囊网络改进算法的核磁共振辅助判断方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述核磁共振图像进行预处理，具体包括采用去噪声方法对所述核磁共振图像进行去噪声处理；其中，所述去噪声方法包括均值滤波或高斯平滑滤波。

6.如权利要求5所述的基于胶囊网络改进算法的核磁共振辅助判断方法，其特征在于，对所述核磁共振图像进行预处理还包括：对所述核磁共振图像进行多尺度的滤波，多角度的表达所述核磁共振图像中包含的信息，挖掘所述核磁共振图像的固有特征。

7.如权利要求6所述的基于胶囊网络改进算法的核磁共振辅助判断方法，其特征在于，所述滤波方法选为拉普拉斯滤波或Gabor滤波方法。