一种脑部影像识别的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种脑部影像识别的方法及装置，所述方法包括：获取待检测用户的脑部影像；所述脑部影像包括N帧脑部图像；将待识别的脑部影像输入至特征提取模块中，输出所述待识别的脑部影像的特征图像；所述特征图像为根据不同尺寸的特征图像确定的；所述待识别的脑部影像包括脑部图像及与所述脑部图像相邻的脑部图像；根据所述待识别的脑部影像的特征图像，确定出所述脑部图像的病灶区域。

【技术实现步骤摘要】
一种脑部影像识别的方法及装置
本专利技术实施例涉及机器学习
，尤其涉及一种脑部影像识别的方法及装置。
技术介绍
“脑卒中”(cerebralstroke)又称“中风”，是一种急性脑血管疾病，是由于脑部血管突然破裂或因血管阻塞导致血液不能流入大脑而引起脑组织损伤的一组疾病，包括缺血性和出血性卒中。统计数据显示，目前中国脑卒中发生率正以每年8.7％的速率上升，脑血管病已成为中国居民第一位的死亡原因。对于脑卒中患者来说，从发病到治疗的“时间窗”对降低死亡率、致残率至关重要。而卒中治疗的“时间窗”非常短，通常在发病3小时或4.5小时之内开始，因此需要医院竭尽所能缩短中间环节，为病人争取救治时间，拍摄CT图像成为了高效和经济兼顾的最佳检查手段。然而通过人工阅片判断的方式来对脑卒中进行诊断，所耗时间过久，容易导致病情被拖延，且在诊断的时候需要经验丰富的医生，容易由于人为差异导致病情判断不准确。现有技术中主要由人工查看脑部影像的方法判断病情，精度受人的主观因素影像大，效率较低。
技术实现思路
现有技术中主要由人工查看脑部影像的方法判断病情，精度受人为的主观因素影像大，效率较低的问题，本专利技术实施例提供了一种脑部影像识别的方法及装置。第一方面，本专利技术实施例提供了一种脑部影像识别的方法，包括：获取待检测用户的脑部影像；所述脑部影像包括N帧脑部图像；N为正整数；将待识别的脑部影像输入至特征提取模块中，输出所述待识别的脑部影像的特征图像；所述特征图像为根据不同尺寸的特征图像确定的；所述待识别的脑部影像包括脑部图像及与所述脑部图像相邻的脑部图像；根据所述待识别的脑部影像的特征图像，确定出所述脑部图像的病灶区域。一种可能的实现方式，所述特征提取模块依次包括M个下采样卷积块和M个上采样卷积块；所述将待识别的脑部影像输入至特征提取模块中，输出所述待识别的脑部影像的特征图像，包括：将所述脑部图像及与所述脑部图像相邻的脑部图像作为多通道，依次通过M个下采样卷积块提取所述脑部图像的第一特征图像，每个下采样卷积块提取的第一特征图像的尺寸均不同，M大于0；针对第K个上采样卷积块，所述上采样卷积块将第K-1个上采样卷积输出的第二特征图像与第K个下采样卷积块输出的特征图像合并后，作为所述上采样卷积块输入的特征图像；每个上采样卷积块提取的第二特征图像的尺寸均不同；M≥K；K为正整数；将第M个上采样卷积块输出的第二特征图像作为所述脑部图像的特征图像。一种可能的实现方式，所述根据所述待识别的脑部影像的特征图像，确定出所述脑部图像的病灶区域，包括：将所述脑部影像的特征图像进行卷积，确定所述脑部图像的概率分布图；根据预设阈值对所述脑部图像的概率分布图进行分割；将所述脑部图像的概率分布图中概率大于所述预设阈值的像素块确定为所述脑部图像的病灶区域。一种可能的实现方式，所述脑部图像为所述待识别的脑部影像中的第一区域图像；所述方法还包括：将所述待识别的脑部影像中的第二区域图像输入至所述特征提取模块中，输出所述待识别的脑部影像的参考特征图像；所述第二区域图像与所述第一区域图像存在对称关系；根据所述待识别的脑部影像的特征图像，确定出所述脑部图像的病灶区域，包括：根据所述特征图像和所述参考特征图像，确定所述第一区域图像中的脑部病灶区域。第二方面，本专利技术实施例提供了一种脑部影像识别的装置，包括：获取单元，用于获取待检测用户的脑部影像；所述脑部影像包括N帧脑部图像；N为正整数；处理单元，用于将待识别的脑部影像输入至特征提取模块中，输出所述待识别的脑部影像的特征图像；所述特征图像为根据不同尺寸的特征图像确定的；所述待识别的脑部影像包括脑部图像及与所述脑部图像相邻的脑部图像；根据所述待识别的脑部影像的特征图像，确定出所述脑部图像的病灶区域。一种可能的实现方式，所述特征提取模块依次包括M个下采样卷积块和M个上采样卷积块；所述处理模块，具体用于：将所述脑部图像及与所述脑部图像相邻的脑部图像作为多通道，依次通过M个下采样卷积块提取所述脑部图像的第一特征图像，每个下采样卷积块提取的第一特征图像的尺寸均不同，M大于0；针对第K个上采样卷积块，所述上采样卷积块将第K-1个上采样卷积输出的第二特征图像与第K个下采样卷积块输出的特征图像合并后，作为所述上采样卷积块输入的特征图像；每个上采样卷积块提取的第二特征图像的尺寸均不同；M≥K；K为正整数；将第M个上采样卷积块输出的第二特征图像作为所述脑部图像的特征图像。一种可能的实现方式，所述处理模块，具体用于：将所述脑部影像的特征图像进行卷积，确定所述脑部图像的概率分布图；根据预设阈值对所述脑部图像的概率分布图进行分割；将所述脑部图像的概率分布图中概率大于所述预设阈值的像素块确定为所述脑部图像的病灶区域。一种可能的实现方式，所述脑部图像为所述待识别的脑部影像中的第一区域图像；所述处理模块，还用于：将所述待识别的脑部影像中的第二区域图像输入至所述特征提取模块中，输出所述待识别的脑部影像的参考特征图像；所述第二区域图像与所述第一区域图像存在对称关系；根据所述特征图像和所述参考特征图像，确定所述第一区域图像中的脑部病灶区域。第三方面，本专利技术实施例提供了一种脑部影像识别的设备，包括至少一个处理器、以及至少一个存储器，其中，所述存储单元存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行第一方面所述方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读介质，其存储有可由脑部影像识别的设备执行的计算机程序，当所述程序在脑部影像识别的设备上运行时，使得所述脑部影像识别的设备执行第一方面所述方法的步骤。本专利技术实施例中，通过卷积神经网络模型进行病灶识别，确定待检测用户的脑部影像病情，而不需要人工主观根据脑部影像判断病情，从而一方面提高了脑部影像识别的精度，另一方面提高了脑部影像识别的效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种脑部影像识别的方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种脑部影像的示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种脑部影像识别方法的示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种脑部影像识别的装置的结构示意图；图5为本专利技术实施例提供的一种脑部影像识别的设备的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。现有技术中，采用传统的机器学习模块提取脑部样本图像中图像特征，成本高、效率低，只能预测出血或缺血两种卒中类型，无法适应脑卒中的病变检测。或者是仅针对MRI输入图像，采用卷积神经网络做脑肿瘤分割，不能用于脑卒中病变检测。针对CT影像的急性脑卒中病变区域检测由于较强依赖于专家经验，目前没有相关的算法。基于上述问题，图1示例性示出了本专利技术实施例提供的一种脑部影像识别的方法的流程示意图，该流程可以由脑部影像识别的装置执行，具体包括以下步骤：步骤S101，获取待检测用户本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脑部影像识别的方法，其特征在于，包括：获取待检测用户的脑部影像；所述脑部影像包括N帧脑部图像；N为正整数；将待识别的脑部影像输入至特征提取模块中，输出所述待识别的脑部影像的特征图像；所述特征图像为根据不同尺寸的特征图像确定的；所述待识别的脑部影像包括脑部图像及与所述脑部图像相邻的脑部图像；根据所述待识别的脑部影像的特征图像，确定出所述脑部图像的病灶区域。

【技术特征摘要】
1.一种脑部影像识别的方法，其特征在于，包括：获取待检测用户的脑部影像；所述脑部影像包括N帧脑部图像；N为正整数；将待识别的脑部影像输入至特征提取模块中，输出所述待识别的脑部影像的特征图像；所述特征图像为根据不同尺寸的特征图像确定的；所述待识别的脑部影像包括脑部图像及与所述脑部图像相邻的脑部图像；根据所述待识别的脑部影像的特征图像，确定出所述脑部图像的病灶区域。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取模块依次包括M个下采样卷积块和M个上采样卷积块；所述将待识别的脑部影像输入至特征提取模块中，输出所述待识别的脑部影像的特征图像，包括：将所述脑部图像及与所述脑部图像相邻的脑部图像作为多通道，依次通过M个下采样卷积块提取所述脑部图像的第一特征图像，每个下采样卷积块提取的第一特征图像的尺寸均不同，M大于0；针对第K个上采样卷积块，所述上采样卷积块将第K-1个上采样卷积输出的第二特征图像与第K个下采样卷积块输出的特征图像合并后，作为所述上采样卷积块输入的特征图像；每个上采样卷积块提取的第二特征图像的尺寸均不同；M≥K；K为正整数；将第M个上采样卷积块输出的第二特征图像作为所述待识别的脑部影像的特征图像。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别的脑部影像的特征图像，确定出所述脑部图像的病灶区域，包括：将所述脑部影像的特征图像进行卷积，确定所述脑部图像的概率分布图；根据预设阈值对所述脑部图像的概率分布图进行分割；将所述脑部图像的概率分布图中概率大于所述预设阈值的像素块确定为所述脑部图像的病灶区域。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述脑部图像为所述待识别的脑部影像中的第一区域图像；所述方法还包括：将所述待识别的脑部影像中的第二区域图像输入至所述特征提取模块中，输出所述待识别的脑部影像的参考特征图像；所述第二区域图像与所述第一区域图像存在对称关系；根据所述待识别的脑部影像的特征图像，确定出所述脑部图像的病灶区域，包括：根据所述特征图像和所述参考特征图像，确定所述第一区域图像中的脑部病灶区域。5.一种脑部影像识别的装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取待检测用户的脑部影像；所述脑部影像包括N帧脑部图像；N...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁文斌，魏子昆，华铱炜，
申请(专利权)人：杭州依图医疗技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33