[發明專利]一種針對腦出血疾病的CT圖像處理方法

有效

• 申請號: 202011456744.6
• 申請日: 2020-12-10
• 公開（公告）號: CN112541917B
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發明（設計）人: 高躍;陳自強;魏宇軒
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G06V10/40;G06K9/62;G06V10/764
• 代理公司: 北京律譜知識產權代理有限公司 11457
• 代理人: 黃云鐸;孫紅穎

1.一種針對腦出血疾病的CT圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟1，對樣本數據集進行數據預處理操作，標注所述樣本數據集中每例數據中每幀CT圖像的切面數據；

步驟2，構建基于單幀CT圖像的圖像分類模型，并對所述切面數據進行數據分割，生成所述切面數據的數據分割結果；

步驟3，利用全連接層和reshap函數，對所述數據分割結果進行分類，生成數據分類結果；

步驟4，提取所述數據分割結果、所述數據分類結果中的檢索特征，并根據所述檢索特征，生成所述切面數據的識別結果，其中，所述檢索特征至少包括：病灶大小、病灶數量、病灶位置和分類特征，所述步驟4中，生成所述切面數據的識別結果，具體包括：

當判定所述數據分割結果中的分類特征為有病、且所述數據分類結果中的分類特征為無病時，分別計算所述數據分割結果、所述數據分類結果中的病灶數量相似分數、病灶大小相似分數、病灶位置相似分數；

根據所述病灶數量相似分數、所述病灶大小相似分數、所述病灶位置相似分數，計算所述數據分割結果的第一相似分數；

根據所述數據分割結果的第一相似分數，生成所述切面數據的識別結果。

2.如權利要求1所述的針對腦出血疾病的CT圖像處理方法，其特征在于，所述步驟2中生成所述切面數據的數據分割結果的方法，具體包括：

步驟21，在進行數據分割時，對所述切面數據進行預處理，調整所述切面數據的大小，并通過卷積層生成第一圖像；

步驟22，采用所述圖像分類模型中的encoder模塊，對所述第一圖像的分辨率進行調整，生成第二圖像；

步驟23，在所述圖像分類模型中引入反卷積算法，根據所述第二圖像，生成所述切面數據的數據分割結果。

3.如權利要求1所述的針對腦出血疾病的CT圖像處理方法，其特征在于，所述步驟4中，生成所述切面數據的識別結果，具體還包括：

當判定所述數據分割結果中的分類特征為無病、且所述數據分類結果中的分類特征為有病時，計算所述數據分類結果的第二相似分數；

根據所述數據分類結果的第二相似分數，生成所述切面數據的識別結果。

4.如權利要求1所述的針對腦出血疾病的CT圖像處理方法，其特征在于，所述步驟4中，生成所述切面數據的識別結果，具體還包括：

當判定所述數據分割結果中的分類特征為有病、且所述數據分類結果中的分類特征為有病時，根據所述病灶大小、所述病灶數量、所述病灶位置和所述分類特征，計算所述切面數據的第三相似分數；

根據所述切面數據的第三相似分數，生成所述切面數據的識別結果。