[发明专利]基于深度学习体征结构的全模态医学影像序列分组方法在审
| 申请号： | 202011105228.9 | 申请日： | 2020-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN112308888A | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 石洪成;陈曙光;胡鹏程;刘国兵;顾宇参;余浩军 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属中山医院 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/11;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海容慧专利代理事务所(普通合伙) 31287 | 代理人： | 于晓菁 |
| 地址： | 200032 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本技术涉及医学影像信息技术领域，具体的讲是基于深度学习体征结构的全模态医学影像序列分组方法，包括：获取医学影像信息；对获取的医学影像信息进行信息提取；建立全模态深度学习AI序列匹配系统；进行序列匹配处理；将处理后的医学影像序列分组传输到显示单元；显示单元进行全模态医学影像序列分组显示；本发明利用深度学习神经网络，依据人体CT、MR精准解剖信息，人体骨骼被精准识别分割为相对固定的局部区域，以特定骨骼部位做精准人体体位分割，依据分子影像双模态中的CT或MR影像精准定位，转换到全模态影像的相应层面，进行自动精准配准显示，减少技术水平差异造成的诊断误差，同时提高医师的工作效能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 体征 结构 全模态 医学影像 序列 分组 方法 | ||
【主权项】：
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