[发明专利]CTA到MRA跨模态预测的颈动脉斑块识别方法及系统有效
| 申请号： | 202010523637.4 | 申请日： | 2020-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN111667478B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 耿道颖;于泽宽;张军;尹波;李郁欣;吴昊;耿岩;胡斌;杨丽琴;张晓龙;狄若愚 | 申请（专利权）人： | 复影（上海）医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/33;G06T7/73;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200131 上海市浦东新区自*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于CTA到MRA跨模态预测的颈动脉斑块识别方法，包括以下步骤：数据收集步骤：收集配对的颈动脉CTA和MRA图像数据；斑块分割及模型训练步骤：先进行CTA和MRA颈动脉管腔的定位，然后进行颈动脉斑块的分割，获得CTA和MRA的斑块区域图像，将CTA和MRA的斑块区域图像送到pix2pix或者cycle‑GAN网络进行训练，获得初步训练后的模型。本发明设计完整、新颖的算法流程，使用改进的深度学习Multiplan‑net算法对CTA图像上的颈动脉管腔、斑块进行自动分割，在此基础上设计优化的对抗生成网络进行CTA数据扩增，从而进一步提高分割精度。 | ||
| 搜索关键词： | cta mra 跨模态 预测 颈动脉 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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