[发明专利]一种基于神经网络的脑梗死MRI图像识别方法有效
| 申请号： | 201911190631.3 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN110910377B | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 周航;印桂生;刘杰;张万松;张立国;董宇欣;李岩松 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明属于医学图像识别技术领域，具体涉及应用在临床实践上的一种基于神经网络的脑梗死MRI图像识别方法。本发明包括以下步骤：采集明确具有脑梗死疾病的脑部MRI图像；数据预处理，对标注好的原始图像进行缩放和裁剪处理；构建神经网络，卷积神经网络总深度为11层,卷积核大小为3*3,第2、4、7层步长为2,其余层步长为1；训练神经网络；测试模型；诊断测试；输出模型和整理结果。本发明的优点在于：使用卷积神经网络进行头部MRI图像识别,相比于传统方法,准确率更高,诊断过程更加智能化，且可以应用于除头部MRI识别外的其他应用场景。本发明使用全卷积网络作为基础网络结构,保留局部信息,使得学习到的特征更易被可视化和理解。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 脑梗死 mri 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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