[發明專利]一種基于人工智能的腦卒中MRI圖像病灶區域分割方法

在審

• 申請號: 202110302126.4
• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號: CN113139972A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 顏成鋼;高宇涵;彭開來;孫垚棋;張繼勇;張勇東
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱月芬

1.一種基于人工智能的腦卒中MRI圖像病灶區域分割方法，其特征在于，步驟如下：

S1:圖像獲取及預處理；

在網上獲取帶有病灶分割標簽的腦部MRI圖像公開數據集；對圖像進行平移、旋轉、水平翻轉的操作對數據集進行擴充；將數據分為訓練集和測試集兩部分；

通過歸一化、等比例縮放、裁剪的預處理操作得到標準的腦部MRI圖像；

S2：病灶區域分割；

將大小統一的MRI圖像輸入到AUnet++網絡中；所述的AUnet++網絡以Unet++為基礎，結構左側為一個編碼器，右側為一個解碼器；編碼器有四個子模塊，每個子模塊包含兩個卷積層，每個子模塊之后有一個通過最大池化實現的下采樣層；解碼器包含四個子模塊，每個子模塊包含兩個卷積層，每個子模塊之后有一個上采樣層；只保留最短的跳躍連接并在每個跳躍連接的末端，對提取到的特征實現注意力機制；

S3：網絡優化；

根據需求選擇是否進行剪枝處理；Unet++中深監督的應用使得網絡模型的層數可以按需選擇，比較各個分支的損失函數，當淺層網絡能夠達到精度需求，則可以進行剪枝操作，簡化網絡提高效率；使用訓練集數據對網絡參數進行訓練，再使用測試集來計算網絡泛化誤差。