[发明专利]基于数据增强的脑部图像分析系统、方法及设备有效
| 申请号： | 202110501137.5 | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113223014B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 马喜波;雷震;梁科委 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T5/00;G06T5/50;G06T7/00;G06T7/136;G06T7/62;G06N3/0464;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于图像分析领域，具体涉及了一种基于数据增强的脑部图像分析系统、方法和设备，旨在解决现有的脑部图像分析系统只能孤立地分析一种脑部病变而忽略三种病变存在多发可能、分类模型训练数据集较少使得诊断精度不高且不可靠和仅用分类模型分类精度较低等问题。本发明包括：通过3D分割网络识别模型获取立体分割掩膜，将立体分割掩膜和脑部MR图像结合生成不同病灶增强图像，通过训练好的分类网络获得分类结果。本发明考虑到了三种肿瘤病变的多发性，提高了脑部图像分析的准确性，提高了模型诊断精度和模型诊断可靠性，使用分割标签训练分割网络增强病灶区域，显著提高了诊断准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 增强 脑部 图像 分析 系统 方法 设备 | ||
【主权项】：
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