[发明专利]基于三维全卷积神经网络的MRI皮质下分区系统

摘要

本发明公开一种基于三维全卷积神经网络的MRI皮质下分区系统，包括训练模块、卷积前处理模块、FCNN模块以及卷积后处理模块，所述训练模块和卷积前处理模块均与FCNN模块连接，FCNN模块与卷积后处理模块连接，训练模块用于对输入的训练集进行训练，卷积前处理模块用于对图像进行灰度均一化、非均匀场校正以及颅骨剥离的预处理，完成卷积前处理后送入FCNN模块中进行识别，经过9层卷积层、3层全连接层以及最后的分类层后，得到九张密度分布图，经过卷积后处理模块的卷积后处理，完成对九张密度分布图隔离小分区的处理，并对九张密度分布图进行融合，得到的一张效果图，从而提高皮质下分区的准确性与效率。

主权项

一种基于三维全卷积神经网络的MRI皮质下分区系统，其特征在于：包括训练模块、卷积前处理模块、FCNN模块以及卷积后处理模块，所述训练模块和卷积前处理模块均与FCNN模块连接，FCNN模块与卷积后处理模块连接，其中，所述训练模块：使用反向传播计算，对输入的训练集进行训练，训练的图像首先经过正向传播途径，经过激活函数运算得到一个值，再由这个值进行链式求导求得上一层的权重，经过多层的迭代，链式求导得到各层的权重，使用训练集完成训练之后，得到一系列适用于大脑皮质下分区的权重至FCNN模块；所述卷积前处理模块：包含灰度均一化模块、非均匀场校正模块以及颅骨去除模块，用于对图像进行对应的灰度均一化、非均匀场校正以及颅骨剥离预处理；所述FCNN模块：用于对预处理后的图像行识别，经过9层卷积层、3层全连接层以及最后的分类层后，得到九张密度分布图；所述卷积后处理模块：用于对九张密度图中隔离小分区的处理并对九张密度图进行融合，得到的一张效果图。