[发明专利]基于深度神经网络的脑膜瘤快速分割定性方法有效
| 申请号： | 202110161083.2 | 申请日： | 2021-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN112508953B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 张蕾;徐建国;王利团;陈超越;舒鑫;王梓舟;黄伟;花语;李佳怡;谭硕;余怡洁;王凌度 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/194 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 郝迎宾 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及手术前的脑膜瘤级别判断领域，公开了一种基于深度神经网络的脑膜瘤快速分割定性方法，包括如下步骤：准备磁共振脑部图像；建立脑膜瘤分割模型，并通过脑膜瘤分割模型从磁共振脑部图像中筛选出包含脑膜瘤区域的有效图像；建立脑膜瘤分级模型，并通过脑膜瘤分级模型对有效图像进行分级检测，并输出脑膜瘤分级检测结果。通过本发明提出的上述方法，只需要将某患者扫描后生成的一系列磁共振脑部图像输入进网络，经过对所有磁共振脑部图像的综合分析计算后，迅速地给出该患者脑膜瘤的分级结果，达到辅助医师进行诊断的目的，并且，整个过程自动进行，减少了医师大量的重复性工作，节约了时间，使患者能够更快地接受治疗。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 脑膜 快速 分割 定性 方法 | ||
【主权项】：
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