[发明专利]一种针对脑出血疾病的CT图像处理方法

权利要求书

1.一种针对脑出血疾病的CT图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，对样本数据集进行数据预处理操作，标注所述样本数据集中每例数据中每帧CT图像的切面数据；

步骤2，构建基于单帧CT图像的图像分类模型，并对所述切面数据进行数据分割，生成所述切面数据的数据分割结果；

步骤3，利用全连接层和reshap函数，对所述数据分割结果进行分类，生成数据分类结果；

步骤4，提取所述数据分割结果、所述数据分类结果中的检索特征，并根据所述检索特征，生成所述切面数据的识别结果，其中，所述检索特征至少包括：病灶大小、病灶数量、病灶位置和分类特征，所述步骤4中，生成所述切面数据的识别结果，具体包括：

当判定所述数据分割结果中的分类特征为有病、且所述数据分类结果中的分类特征为无病时，分别计算所述数据分割结果、所述数据分类结果中的病灶数量相似分数、病灶大小相似分数、病灶位置相似分数；

根据所述病灶数量相似分数、所述病灶大小相似分数、所述病灶位置相似分数，计算所述数据分割结果的第一相似分数；

根据所述数据分割结果的第一相似分数，生成所述切面数据的识别结果。

2.如权利要求1所述的针对脑出血疾病的CT图像处理方法，其特征在于，所述步骤2中生成所述切面数据的数据分割结果的方法，具体包括：

步骤21，在进行数据分割时，对所述切面数据进行预处理，调整所述切面数据的大小，并通过卷积层生成第一图像；

步骤22，采用所述图像分类模型中的encoder模块，对所述第一图像的分辨率进行调整，生成第二图像；

步骤23，在所述图像分类模型中引入反卷积算法，根据所述第二图像，生成所述切面数据的数据分割结果。

3.如权利要求1所述的针对脑出血疾病的CT图像处理方法，其特征在于，所述步骤4中，生成所述切面数据的识别结果，具体还包括：

当判定所述数据分割结果中的分类特征为无病、且所述数据分类结果中的分类特征为有病时，计算所述数据分类结果的第二相似分数；

根据所述数据分类结果的第二相似分数，生成所述切面数据的识别结果。

4.如权利要求1所述的针对脑出血疾病的CT图像处理方法，其特征在于，所述步骤4中，生成所述切面数据的识别结果，具体还包括：

当判定所述数据分割结果中的分类特征为有病、且所述数据分类结果中的分类特征为有病时，根据所述病灶大小、所述病灶数量、所述病灶位置和所述分类特征，计算所述切面数据的第三相似分数；

根据所述切面数据的第三相似分数，生成所述切面数据的识别结果。