[发明专利]一种基于深度神经网络的脑动脉自动勾画方法有效
| 申请号： | 202111310166.X | 申请日： | 2021-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN113744272B | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 张蕾;徐建国;章毅;王利团;陈超越;花语;舒鑫;王梓舟;黄伟;李佳怡;谭硕;余怡洁;王凌度 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T5/30;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/055;A61B5/00 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 聂红霞 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的脑动脉自动勾画方法，属于图像数据处理技术领域，具体涉及脑部动脉勾画技术领域，以解决现有的采用图卷积神经网络进行建模，存在网络模型消耗显存巨大，计算速度明显减慢的问题，包括如下步骤：步骤1、输入患者MRI扫描影像数据；步骤2、六类脑动脉分割模型的构建；步骤3、模型训练和测试。提出了一种3D级联的新型网络模型，并采用连续帧，血管中心线等特异性的人工特征约束网络训练，不仅节约了计算资源更能快速且精准的预测并勾画出脑动脉；整个模型在训练完成之后可以完全自动的进行预测，并输出一张与原始MRI输出尺寸一致的7类标签（背景占一类）的ROI图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 动脉 自动 勾画 方法 | ||
【主权项】：
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