一种基于循环深度神经网络的磁共振成像特征提取方法
公开
摘要
本发明提供一种基于循环深度神经网络的磁共振成像特征提取方法，包括以下步骤：对血氧水平依赖磁共振成像进行图像重建，构建图像数据集，按照每组包含相同数目的类别图片分成N组，选其中一组图像数据作标记；将标记的一组图像数据训练循环深度神经网络；利用训练好的循环深度神经网络的权重信息自动标记下一组图像数据；将筛选修正标记结果后的图像数据加入到训练集，直到所有图像数据训练完毕，利用训练完毕的循环深度神经网络对图像重建后的图像数据进行特征提取，识别特征区域。本发明采用特征融合技术与注意力机制结合构建循环深度神经网络，空间域和通道域嵌入注意力模块进行图像处理，大大提高了血氧水平依赖磁共振成像的识别效率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于循环深度神经网络的磁共振成像特征提取方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612654A
申请号 ：
CN202210302838.0
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘向军熊春玲
申请人 ：
中科微影（浙江）医疗科技有限公司
申请人地址 ：
浙江省台州市仙居县白塔镇仙居县经济开发区白塔工业集聚区
代理机构 ：
北京中索知识产权代理有限公司
代理人 ：
隋晓勇
优先权 ：
CN202210302838.0
主分类号 ：
G06V10/25
IPC分类号 ：
G06V10/25 G06V10/44 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
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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