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一种基于深度学习的急性腰椎骨折MRI图像分割系统

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本发明公开了一种基于深度学习的急性腰椎骨折MRI图像分割系统，包括：T1模态数据输入模块，用于加载MRI图像的T1模态数据；T2模态数据输入模块，用于加载MRI图像的T2模态数据；双模态UNet模型，利用深度学习技术处理MRI图像的T1模态数据和T2模态数据，包括特征编码降采样、特征解码上采样和跳跃连接三个部分；双模态特征拼接模块，用于把T1模态数据的MRI图像经特征编码后的数据和T2模态数据的MRI图像经特征编码后的数据进行特征拼接；分割结果输出模块，用于输出腰椎骨折区域的分割结果。本发明利用深度学习技术处理急性腰椎骨折MRI图像的双模态数据，实现急性腰椎骨折区域的分割标记输出，提升了急性腰椎骨折的自动诊断能力。

著录项

公开/公告号CN113313718A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-08-27

原文格式PDF
申请/专利权人华南理工大学;
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申请/专利号CN202110588618.4
发明设计人廉宪坤;俞祝良;张广滔;吴梦林;
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申请日2021-05-28
分类号G06T7/11(20170101);G06T3/40(20060101);
代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;
代理人冯炳辉
地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号
入库时间 2023-06-19 12:21:13

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2023-02-10

授权

发明专利权授予

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