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基于自监督学习与M-Net的颅内出血参数获取方法及装置

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本公开是关于一种基于自监督学习与M‑Net的颅内出血参数获取方法及装置，包括：获取脑部CT序列图像，并对脑部CT序列图像进行预处理，其中，预处理后的脑部CT序列图像至少包括脑部CT标记图像和脑部CT未标记图像，脑部CT标记图像为对颅内出血区域进行标记；将脑部CT未标记图像输入自监督学习网络模型中进行预训练，获取第一模型；基于脑部CT标记图像数据对第一模型的模型参数进行修改，获取第二模型；将待测试脑部CT图像输入第二模型中，获取颅内出血区域分割图像，并基于分割图像获取待测试脑部CT图像的出血参数，出血参数包括出血区域和出血面积。本申请采用自监督学习和深度学习相结合的方法，实现脑部出血特征的快速鉴别和出血面积的精准计算。

著录项

公开/公告号CN114092446A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-25

原文格式PDF
申请/专利权人中国人民解放军总医院;
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申请/专利号CN202111394800.2
发明设计人何昆仑;王瑞青;汪驰;于立恒;
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申请日2021-11-23
分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T7/62(20170101);G06V10/774(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11435 北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人郭栋梁
地址 100853 北京市海淀区复兴路28号
入库时间 2023-06-19 14:15:58

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法律状态
2022-02-25

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发明专利申请公布

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