[发明专利]用于婴幼儿脑病历图像分割的全卷积遗传神经网络方法

摘要

本发明公开了一种用于婴幼儿脑病历图像分割的全卷积遗传神经网络方法，属于医学图像信息智能处理领域，首先输入婴幼儿脑病历图像数据，对图像预处理，并根据DMPGA‑FCN网络权值长度L对参数进行遗传编码初始化；然后将m个个体随机划分至遗传原生子种群Pop中并衍生孪生子种群Pop′，子种群在不相交区间确定各自交换概率pc和变异概率pm，使用遗传算子寻找最优初始权值fa；其次将fa作为前向传播计算参数，并在特征地址featuremap上做加权Q操作；最后将婴幼儿脑病历预测图像与标准分割图进行逐像素交叉熵损失计算从而反向更新权值，最终得到婴幼儿脑病历图像分割网络模型的最优权值。本方法能提高婴幼儿脑病历图像分割效率，对婴幼儿脑病的早期正确诊断和患儿脑病的康复具有重要意义。