[发明专利]基于深度学习的胎儿大脑脑龄估计和异常检测方法及装置有效
| 申请号： | 202010244415.9 | 申请日： | 2020-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN111415361B | 公开（公告）日： | 2021-01-19 |
| 发明（设计）人： | 吴丹;施文;邹煜;颜国辉;李浩天;张祎 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08;G16H50/30 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的胎儿大脑脑龄估计和异常检测方法及装置。脑龄估计和和异常检测方法中，首先，利用临床常规采集的孕妇子宫内T2加权像建立正常胎儿大脑T2加权磁共振图像的数据集。其次，利用U型网络将胎儿大脑从子宫中分割出，再利用基于注意力机制的深度残差网络预测胎儿脑龄，并生成脑龄的不确定度和胎儿脑龄估计的可信度。最后，根据实际胎龄和预测脑龄的差异、不确定度、可信度等指标构建分类器，判断胎儿大脑发育是否异常。本发明可以同时对胎儿大脑年龄进行估计，并生成不确定性、估计可信度等指标用于检测大脑发育异常的胎儿，具有较高的准确度和精确性以及较高的临床应用前景和价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 胎儿 大脑 估计 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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