[发明专利]一种基于循环深度神经网络的磁共振成像特征提取方法在审
| 申请号： | 202210302838.0 | 申请日： | 2022-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN114612654A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 刘向军;熊春玲 | 申请（专利权）人： | 中科微影（浙江）医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中索知识产权代理有限公司 11640 | 代理人： | 隋晓勇 |
| 地址： | 317317 浙江省台州市仙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于循环深度神经网络的磁共振成像特征提取方法，包括以下步骤：对血氧水平依赖磁共振成像进行图像重建，构建图像数据集，按照每组包含相同数目的类别图片分成N组，选其中一组图像数据作标记；将标记的一组图像数据训练循环深度神经网络；利用训练好的循环深度神经网络的权重信息自动标记下一组图像数据；将筛选修正标记结果后的图像数据加入到训练集，直到所有图像数据训练完毕，利用训练完毕的循环深度神经网络对图像重建后的图像数据进行特征提取，识别特征区域。本发明采用特征融合技术与注意力机制结合构建循环深度神经网络，空间域和通道域嵌入注意力模块进行图像处理，大大提高了血氧水平依赖磁共振成像的识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 循环 深度 神经网络 磁共振 成像 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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