[发明专利]一种基于人工智能的脑卒中MRI图像病灶区域分割方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的脑卒中MRI图像病灶区域分割方法，其特征在于，步骤如下：

S1:图像获取及预处理；

在网上获取带有病灶分割标签的脑部MRI图像公开数据集；对图像进行平移、旋转、水平翻转的操作对数据集进行扩充；将数据分为训练集和测试集两部分；

通过归一化、等比例缩放、裁剪的预处理操作得到标准的脑部MRI图像；

S2：病灶区域分割；

将大小统一的MRI图像输入到AUnet++网络中；所述的AUnet++网络以Unet++为基础，结构左侧为一个编码器，右侧为一个解码器；编码器有四个子模块，每个子模块包含两个卷积层，每个子模块之后有一个通过最大池化实现的下采样层；解码器包含四个子模块，每个子模块包含两个卷积层，每个子模块之后有一个上采样层；只保留最短的跳跃连接并在每个跳跃连接的末端，对提取到的特征实现注意力机制；

S3：网络优化；

根据需求选择是否进行剪枝处理；Unet++中深监督的应用使得网络模型的层数可以按需选择，比较各个分支的损失函数，当浅层网络能够达到精度需求，则可以进行剪枝操作，简化网络提高效率；使用训练集数据对网络参数进行训练，再使用测试集来计算网络泛化误差。