[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

摘要

本发明公开一种基于多维度信息融合的乳腺MRI病变区域检测方法，包括：采用卷积神经网络，对预设图像进行特征学习，使卷积神经网络学习到预设图像中病变区域和正常组织之间的差异；获取待检测的乳腺MRI图像，其包括：同一期连续断层图像和同一断层不同期图像；根据训练后的卷积神经网络，对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，对同一断层不同期图像进行编码，获取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；将一个以上候选窗口映射到相关信息中，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。本发明提供的技术方案，能够更加准确地对乳腺中的病变区域进行检测。

主权项

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。