[发明专利]MRI病变位置检测方法、装置、计算机设备和存储介质在审
| 申请号： | 201810361427.2 | 申请日： | 2018-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN108765368A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 王健宗;吴天博;刘新卉;刘莉红;马进;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市明日今典知识产权代理事务所(普通合伙) 44343 | 代理人： | 王杰辉 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请中提供了一种MRI病变位置检测方法、装置、计算机设备和存储介质，其中方法包括：将训练样本输入至卷积神经网络中进行参数训练，通过训练计算出所述卷积神经网络的训练参数，将训练出所述训练参数的卷积神经网络作为检测MRI数据中病变位置的检测模型；将待检测样本输入至检测模型中进行预测，预测出所述待检测样本中的病变位置；通过对待检测MRI数据进行自动检测该病人MRI数据中的病变位置，全自动检测替代了专家主观诊断，充分利用已有数据，节约了大量的人力物力成本，并提高了从MRI数据中预测病变位置的准确率，具有很高的实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 病变位置 检测 卷积神经网络 待检测样本 计算机设备 存储介质 训练参数 预测 全自动检测 参数训练 人力物力 训练样本 自动检测 准确率 诊断 主观 节约 替代 申请 应用 | ||
【主权项】：
1.一种MRI病变位置检测方法，其特征在于，包括以下步骤：将训练样本输入至卷积神经网络中进行参数训练，通过训练计算出所述卷积神经网络的训练参数，将训练出所述训练参数的卷积神经网络作为检测MRI数据中病变位置的检测模型；所述训练样本为已知病变位置的MRI数据；接收待检测样本，将所述待检测样本输入至所述检测模型中进行预测，预测出所述待检测样本中的病变位置；所述待检测样本为未知病变位置的MRI数据。
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