一种基于图像序列分析的脑出血CT图像分类方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于图像序列分析的脑出血CT图像分类方法。属于医学影像分析技术领域，操作过程包括脑部CT影像数据的获取、数据的图像化处理、模型的构建及分类方法的实现；具体操作步骤是：获取脑部CT扫描结果得到脑部CT影像原始数据；对脑部CT影像原始数据进行图像化处理，形成三通道图像序列作为后续模型的输入；构建包含通道注意力模块和空间注意力模块的模型，以提取三通道图像序列的特征；训练模型优化参数，识别脑出血阳性并区分脑出血亚型，实现对脑出血CT图像的分类本模型能够充分利用CT扫描影像信息，并提高对图像序列中重点信息的关注，整体方法的判断流程符合医生在现实场景的诊断流程，有助于提升脑出血分类效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于图像序列分析的脑出血CT图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565572A
申请号 ：
CN202210162764.5
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张道强祝小惟
申请人 ：
南京航空航天大学
申请人地址 ：
江苏省南京市秦淮区御道街29号
代理机构 ：
南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
曹坤
优先权 ：
CN202210162764.5
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06K9/62 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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