[发明专利]识别脑萎缩的方法及装置有效
| 申请号： | 201910736591.1 | 申请日： | 2019-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN110517766B | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 倪浩;郑永升;石磊;徐梦迪;陈思杰 | 申请（专利权）人： | 上海依智医疗技术有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06T7/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 彭燕 |
| 地址： | 200336 上海市长宁*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了识别脑萎缩的方法及装置，涉及人工智能技术领域，该方法包括：采用关键帧检测模块确定脑部影像序列中的关键帧，采用关键点检测模块检测关键帧中的关键点，并根据关键帧中的关键点确定第一类分级指标。采用图像分割模块对关键帧进行分割，确定第二类分级指标。之后再根据第一类分级指标和所述第二类分级指标识别脑萎缩。由于针对不同分级指标的特点采用不同的检测方式，从而提高分级指标的检测精度，使用第一类分级指标和第二类分级指标识别脑萎缩，也提高了识别脑萎缩的精度。其次，采用神经网络模型自动识别脑萎缩，相较于人工手工测量和计算来说，人工依赖小且效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 萎缩 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种识别脑萎缩的方法，其特征在于，包括：/n采用关键帧检测模块确定脑部影像序列中的关键帧；/n采用关键点检测模块检测所述关键帧中的关键点，并根据所述关键帧中的关键点确定第一类分级指标；/n采用图像分割模块对所述关键帧进行分割，确定第二类分级指标；/n根据所述第一类分级指标和所述第二类分级指标识别脑萎缩。/n
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