[發明專利]一種基于神經網絡的腦出血輔助診斷系統在審
| 申請號： | 202110826032.7 | 申請日： | 2021-07-21 |
| 公開（公告）號： | CN113576508A | 公開（公告）日： | 2021-11-02 |
| 發明（設計）人： | 張佳樂;駱漢賓;譚毅華;閆培;鄭自鵬 | 申請（專利權）人： | 華中科技大學 |
| 主分類號： | A61B6/03 | 分類號： | A61B6/03;G06T7/136;G06T7/155;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20;G16H50/20 |
| 代理公司： | 華中科技大學專利中心 42201 | 代理人： | 尹麗媛;李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 神經網絡 腦出血 輔助 診斷 系統 | ||
1.一種基于神經網絡的腦出血輔助診斷系統，其特征在于，包括以下模塊：
獲取模塊，用于獲取多張原始的CT圖像，并標記出病灶區域；
處理模塊，用于對所述多張原始的CT圖像進行圖像增強，得到訓練集；
訓練模塊，用于利用所述訓練集對神經網絡進行訓練；
第一診斷模塊，用于獲取二次拍攝的CT圖像并進行預處理，并將處理后的圖像輸入訓練后的神經網絡，得到與輸入圖像尺寸一致的表示每個像素置信度的灰度圖；
第二診斷模塊，用于對所述灰度圖依次進行閾值分割、形態學閉運算以及消除孔洞處理；并根據處理后的灰度圖實現腦出血病灶檢測以及出血量計算。
2.根據權利要求1所述的基于神經網絡的腦出血輔助診斷系統，其特征在于，所述訓練模塊，還用于將多張相鄰圖像導入神經網絡的輸入層，進行聯合訓練。
3.根據權利要求1或2所述的基于神經網絡的腦出血輔助診斷系統，其特征在于，所述訓練模塊，還用于根據所選擇的交叉熵損失函數，計算神經網絡輸出的灰度圖與標注的原始CT圖像的損失，并將損失反向傳播用于更新神經網絡權重參數。
4.根據權利要求1所述的基于神經網絡的腦出血輔助診斷系統，其特征在于，獲取二次拍攝的CT圖像并進行預處理，包括：獲取二次拍攝的CT圖像，并進行圖像中心裁剪和圖像壓縮，以使處理后的圖像與原始CT圖像的形狀和尺寸一致。
5.根據權利要求4所述的基于神經網絡的腦出血輔助診斷系統，其特征在于，進行圖像中心裁剪和圖像壓縮之后，所述第一診斷模塊還用于對圖像進行灰度化處理。
6.根據權利要求1所述的基于神經網絡的腦出血輔助診斷系統，其特征在于，采用的圖像增強的手段包括：灰度隨機抖動、對比度調整、多種噪聲模擬、濾波操作以及隨機亮斑疊加。
7.根據權利要求1所述的基于神經網絡的腦出血輔助診斷系統，其特征在于，所述神經網絡為全卷積語義分割神經網絡。
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