【技术实现步骤摘要】
脑部图像检测方法、计算机设备和存储介质
本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种脑部图像检测方法、计算机设备和存储介质。
技术介绍
脑萎缩是指由各种原因导致脑组织本身发生器质性病变而产生萎缩的一种现象，其病理表现为脑组织体积缩小，细胞数目减少，脑室和蛛网膜下腔扩大，当人体的大脑出现脑萎缩，那么会对人体的正常生活带来很多不必要的麻烦，因此对人体大脑是否出现脑萎缩的检测就显得格外重要。相关技术中在检测脑萎缩时，一般是手动将人体脑部图像分成多个感兴趣区域，然后医生凭借经验在分好的感兴趣区域内手动标注病变区域，并在该标注的病变区域内提取特征，之后将提取的特征输入至训练好的分类器，得到病变区域的类别。然而上述技术通过人工根据经验标注病变区域，存在检测效率低，且误检率高的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高检测效率和准确率的脑部图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质。一种脑部图像检测方法，该方法包括：获取待检测对象的脑部图像；将脑部...
【技术保护点】
1.一种脑部图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待检测对象的脑部图像；/n将所述脑部图像划分成多个图像块，并将各所述图像块输入至对应的图像块层级网络中进行特征提取，得到各所述图像块的特征图；/n对各所述图像块的特征图进行第一权重筛选处理，从各所述图像块的特征图中确定各候选图像块的特征图，所述各候选图像块的数量小于所述多个图像块的数量；/n将各所述候选图像块的特征图输入至神经网络模型中，得到所述脑部图像对应的目标区域和所述脑部图像的类别。/n
【技术特征摘要】
1.一种脑部图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待检测对象的脑部图像；
将所述脑部图像划分成多个图像块，并将各所述图像块输入至对应的图像块层级网络中进行特征提取，得到各所述图像块的特征图；
对各所述图像块的特征图进行第一权重筛选处理，从各所述图像块的特征图中确定各候选图像块的特征图，所述各候选图像块的数量小于所述多个图像块的数量；
将各所述候选图像块的特征图输入至神经网络模型中，得到所述脑部图像对应的目标区域和所述脑部图像的类别。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对各所述图像块的特征图进行第一权重筛选处理，从各所述图像块的特征图中确定各候选图像块的特征图之后，所述方法还包括：
将各所述候选图像块的特征图进行区域组合，得到各组合区域特征图；
将各所述组合区域特征图输入至对应的区域层级网络中进行特征提取，得到各所述组合区域特征图的区域级特征图。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将各所述区域级特征图进行第二权重筛选处理，从各所述区域级特征图中确定各候选区域的特征图；所述各候选区域的数量小于所述各组合区域的数量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将各所述候选图像块的特征图输入至神经网络模型中，得到所述脑部图像对应的目标区域和所述脑部图像的类别，包括：
将各所述候选区域的特征图进行特征拼接后输入至神经网络模型的个体层级网络中，得到所述脑部图像对应的目标区域和所述脑部图像的类别。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一权重筛选处理用于计算各所述图像块的特征图对应的权重，并根据各所述图像块的特征图和对应的权重，得到各候选图像块的特征图；所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李青峰，石峰，
申请(专利权)人：上海联影智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。