[发明专利]一种基于Attention的多尺度扩张性心肌的分割分类方法在审
| 申请号： | 201811388028.1 | 申请日： | 2018-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN109614991A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 李孝杰;罗超;陈玉成;吴锡;刘书樵;李俊良;张宪;伍贤宇;夏朝阳 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京元本知识产权代理事务所 11308 | 代理人： | 常桑 |
| 地址： | 610225 四川省成都市双*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Attention的多尺度扩张性心肌的分割分类方法。包括以下步骤：收集若干例患扩张性心肌病的病例，采集其心肌部位MRI图像数据；对上一步骤收集的MRI图像数据的病变区域逐层进行人工边缘标注，作为标签数据；对上一步骤得到的标签数据进行标准化预处理并转成二维数据集；构建基于Attention的多层二维卷积神经网络，使用上一步骤中的二维数据集进行训练；对于待分割分类的心肌部位MRI图像数据，采集同部位同样模态的医学图像，对采集的图像进行标准化处理；通过训练得到的网络模型，对待分割分类的心肌部位MRI图像数据进行自动分割分类。本发明可以实现对于扩张性心肌区域的自动分割和分类，且与主流网络对比能取得较高的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 心肌部位 扩张性 分割 标签数据 二维数据 自动分割 多尺度 采集 心肌 预处理 扩张性心肌病 标准化处理 边缘标注 病变区域 二维卷积 神经网络 网络模型 心肌区域 医学图像 主流网络 多层 构建 模态 标准化 图像 | ||
【主权项】：
1.一种基于Attention的多尺度扩张性心肌的分割分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集若干例患扩张性心肌病的病例，采集其心肌部位MRI图像数据；步骤2：对步骤1收集的MRI图像数据的病变区域逐层进行人工边缘标注，作为标签数据；步骤3：对步骤2得到的标签数据进行标准化预处理并转成二维数据集；步骤4：构建基于Attention的多层二维卷积神经网络，并使用步骤3中的二维数据集进行训练；步骤5：对于待分割分类的心肌部位MRI图像数据，采集同部位同样模态的医学图像，使用步骤3的方法对采集的图像进行标准化处理；步骤6：通过步骤4训练得到的网络模型，对待分割分类的心肌部位MRI图像数据进行自动分割分类。
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