[发明专利]一种基于CT图像的脑部动静脉畸形检测方法及检测系统有效
| 申请号： | 201911024310.6 | 申请日： | 2019-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN110710986B | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 杨晶晶 | 申请（专利权）人： | 华院数据技术（上海）有限公司 |
| 主分类号： | A61B6/03 | 分类号： | A61B6/03;A61B6/00;G06N3/04;G06T5/30;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G16H50/20 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 王秀丽 |
| 地址： | 200040 上海市静*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CT图像的脑部动静脉畸形检测方法及检测系统，包括：对脑部CT图像进行预处理，提取脑部有效区域；基于三维卷积神经网络算法对脑部有效区域进行扫描，自动定位出所有带有脑动静脉畸形病灶的病灶区域；基于三维卷积神经网络算法对病灶区域的边缘进行图像分割，自动得到病灶轮廓区域，准确区分病灶与其周边正常的脑组织；基于病灶轮廓区域，自动测量脑动静脉畸形病灶的平均密度。本发明能够实现脑动静脉畸形病灶区域的自动定位，边缘自动分割，平均密度自动测量等功能；同时，本发明检测方法输出的多种图像特征可以给医生作为判断依据，辅助医生更好地进行脑动静脉畸形病灶的临床分级诊断工作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ct 图像 脑部 静脉 畸形 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于CT图像的脑部动静脉畸形检测方法，其特征在于，包括：/n步骤1、对脑部CT图像进行预处理，提取脑部有效区域；/n步骤2、基于三维卷积神经网络算法对所述脑部有效区域进行扫描，自动定位出所有带有脑动静脉畸形病灶的病灶区域；/n步骤3、基于三维卷积神经网络算法对所述病灶区域的边缘进行图像分割，自动得到病灶轮廓区域；/n步骤4、基于所述病灶轮廓区域，自动测量脑动静脉畸形病灶的平均密度。/n
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