[發明專利]基于輕量級卷積神經網絡的智能醫學圖像質量評估方法在審
| 申請號： | 201911035271.X | 申請日： | 2019-10-29 |
| 公開（公告）號： | CN110827250A | 公開（公告）日： | 2020-02-21 |
| 發明（設計）人： | 周龍;葉宏偉;沈鍇;王碩 | 申請（專利權）人： | 浙江明峰智能醫療科技有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06T11/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 紹興市越興專利事務所(普通合伙) 33220 | 代理人： | 蔣衛東 |
| 地址： | 311100 浙江省杭州市余杭*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 輕量級 卷積 神經網絡 智能 醫學 圖像 質量 評估 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于輕量級卷積神經網絡的智能醫學圖像質量評估方法，其特征在于，包括以下：
（1）采集臨床掃描的CT圖像；
（2）對CT圖像做預處理；
（3）對不同厚度的CT圖像做重采樣；
（4）將CT圖像尺寸歸一化到相同尺寸；
（5）CT圖像質量進行評估分類并打分；
（6）加載網絡結構；
（7）初始化網絡；
（8）將處理好的CT圖像和對應的分數輸入到網絡中訓練并計算網絡損失；
（9）根據網絡損失最優化網絡；
（10）保存最優網絡和最優權重；
（11）利用最優化的網絡模型對3DCT圖像中的每一張切片進行質量分類；
（12）使用加權平均的方法給出當前掃描CT圖像整體的質量分數，得到評估結果。
2.如權利要求1所述的一種基于輕量級卷積神經網絡的智能醫學圖像質量評估方法，其特征在于：所述步驟（3）中，對所有不同厚度的CT圖像采樣至1.4mm精度。
3.如權利要求1所述的一種基于輕量級卷積神經網絡的智能醫學圖像質量評估方法，其特征在于：所述步驟（9）中，采用反向傳播更新網絡權重，直到網絡收斂，以獲得最優網絡和權重。
4.如權利要求1所述的一種基于輕量級卷積神經網絡的智能醫學圖像質量評估方法，其特征在于：所述步驟（7）中，使用輕量級EfficientNet網絡，并使用EfficientNet在ImageNet數據集上訓練得到的預訓練權重來初始化網絡。
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