[发明专利]一种基于深度学习的CT影像颅内血栓检测及性质分类方法在审
| 申请号： | 202110076042.3 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112754511A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 王中元;李云浩;陈世杰;梁金碧;梅斌;吴祥波;聂创 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | A61B6/03 | 分类号： | A61B6/03;A61B6/00;G06T7/00;G06T7/10;G16H30/40 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 肖明洲 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的CT影像颅内血栓检测及性质分类方法。包括对收集的卒中病人的头颅CTA数据进行预处理和数据增广，利用基于UNet改进的分割网络对颅内数据进行识别，确定血栓位置并给出不确定性估计，利用分类网络判断血栓渗透性质。本发明方法能够根据CT影像快速检测卒中病人潜在的血栓位置并判断血栓渗透性质，同时提供血栓检测可靠性参考，为医生临床快速诊断和确定取栓救治方案提供了依据，弥补了临床上依靠医生人工识别血栓位置和性质的缺憾，能够作为快速筛查工具提高诊断和救治效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 ct 影像 血栓 检测 性质 分类 方法 | ||
【主权项】：
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