利用磁共振成像的脑微出血检测装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种利用磁共振成像的脑微出血检测装置及方法。所公开的装置包括：预处理部，使磁共振成像的磁敏感加权成像及相位成像分别正规化，执行相位成像转换来反转正规化的上述相位成像的符号；YOLO神经网络模块，接收经预处理的上述磁敏感加权成像与相位成像结合而成的双通道成像来检测对于脑微出血的多个候选区域；以及脑微出血判断神经网络模块，基于上述多个候选区域，接收上述磁敏感加权成像及相位成像的多个候选区域图像块并通过神经网络运算判断各个候选区域图像块是否为有脑微出血症状的成像。根据所公开的装置及方法，具有如下的优点，即，可通过适合利用人工神经网络检测脑微出血的磁共振成像预处理，以得以提高的性能检测脑微出血。得以提高的性能检测脑微出血。得以提高的性能检测脑微出血。

【技术实现步骤摘要】
利用磁共振成像的脑微出血检测装置及方法


[0001]本专利技术涉及脑微出血检测装置及方法，更详细地，涉及利用磁共振成像及神经网络的脑微出血检测装置及方法。

技术介绍

[0002]脑微出血(Cerebral Microbleeds，CMBs)为视作脑卒中、功能障碍、痴呆以及认知障碍等各种脑血管疾病的诊断指标的一种细微的慢性脑出血。脑微出血多发生在包括健康老人的多个群体，引起颅内出血的概率高并可成为脑淀粉样血管造影症及脑小血管疾病的生物标志物。
[0003]并且，脑微出血还可增加缺血性脑卒中、创伤性脑损伤、阿尔茨海默病的临床影响。实际上直接进行病理学观察的结果表明脑微出血对周围脑组织造成损害来成为功能障碍、痴呆及认知障碍的原因。
[0004]因此，早期发现脑微出血并对可误诊为脑微出血的钙化物质、铁以及静脉和脑微出血进行区分在诊断及治疗中是非常重要的工作。
[0005]以往，利用电子计算机断层扫描(CT)及磁共振成像来检测脑微出血。当检测微出血时，与电子计算机断层扫描相比更偏好磁共振成像，因其有助于区分顺磁性出血和反磁性钙化物质。
[0006]尤其，磁共振成像中的磁敏感加权成像(SWI，Sensitivity
‑
weight ed Imaging)在脑微出血中具有较高的识别力，但仍具有神经外科专家需长时间肉眼检查且很难成功识别的问题。
[0007]为了提高脑微出血的检测性能，曾使用其他专家或如自动化计算机辅助诊断(CAD)的读取器。但是，由于脑内部微出血的位置变化大、其大小微小且存在类似于钙化物质的物质，因此脑微出血的自动检测仍存在困难。

技术实现思路

[0008]本专利技术提出一种利用人工神经网络并以得以提高的性能检测脑微出血的方法及装置。
[0009]并且，本专利技术提出适合于利用人工神经网络检测脑微出血的磁共振成像预处理方法。
[0010]为了达成如上所述的目的，根据本专利技术的一实施方式，提供一种利用磁共振成像的脑微出血检测装置，其包括：预处理部，使磁共振成像的磁敏感加权成像及相位成像分别正规化，执行相位成像转换来反转正规化的上述相位成像的符号；YOLO神经网络模块，接收经预处理的上述磁敏感加权成像与相位成像结合而成的双通道成像来检测对于脑微出血的多个候选区域；以及脑微出血判断神经网络模块，基于上述多个候选区域，接收上述磁敏感加权成像及相位成像的多个候选区域图像块并通过神经网络运算判断各个候选区域图像块是否为有脑微出血症状的成像。
[0011]上述预处理部还执行如下的预处理，即，运算正规化的上述磁敏感加权成像及转换的上述相位成像与相邻的切片成像的平均值，并反映所运算的上述平均值。
[0012]上述YOLO神经网络模块通过反向传播与真值(GT，Ground Truth)成像的损失来学习，由此输出多个边界框及各个边界框的概率信息。
[0013]上述脑微出血判断神经网络模块包括卷积神经网络(CNN，Convolutional Neural Network)层以及全连接(FC，FullyConnected)层，通过反向传播与真值的损失来学习。
[0014]对于上述多个候选区域的上述候选区域图像块分别利用完成上述正规化及相邻切片平均运算的磁敏感加权成像的候选区域以及反映上述正规化和相邻切片平均运算且未反映上述符号反转的相位成像候选区域来生成。
[0015]上述候选区域图像块为连续连接完成上述正规化及上述相邻切片平均运算的上述磁敏感加权成像候选区域部分和完成上述正规化及上述相邻切片平均运算的上述相位成像候选区域部分的单通道成像。
[0016]根据本专利技术的另一实施方式，提供一种利用磁共振成像的脑微出血检测方法，其包括，预处理步骤(a)，使磁共振成像的磁敏感加权成像及相位成像分别正规化，执行相位成像转换来反转正规化的上述相位成像的符号；YOLO神经网络运算步骤(b)，接收经预处理的上述磁敏感加权成像与相位成像结合而成的双通道成像来检测对于脑微出血的多个候选区域；以及脑微出血判断神经网络运算步骤(c)，基于上述多个候选区域，接收上述磁敏感加权成像及相位成像的多个候选区域图像块并通过神经网络运算判断各个候选区域图像块是否为有脑微出血症状的成像。
[0017]根据本专利技术，具有如下的优点，即，可通过适合利用人工神经网络检测脑微出血的磁共振成像预处理，以得以提高的性能检测脑微出血。
附图说明
[0018]图1为示出本专利技术一实施例的利用磁共振成像的脑微出血检测装置的整体结构的图。
[0019]图2为示出本专利技术一实施例的脑微出血检测装置中的预处理部的结构的框图。
[0020]图3为示出本专利技术一实施例的YOLO神经网络模块的结构的图。
[0021]图4为示出本专利技术一实施例的在YOLO神经网络模块中输出的成像的一例的图。
[0022]图5为示出本专利技术一实施例的通过YOLO神经网络模块选择的候选区域的图。
[0023]图6为示出本专利技术一实施例的脑微出血判断神经网络模块的结构的图。
[0024]图7为示出本专利技术一实施例的脑微出血判断方法的整体流程的流程图。
具体实施方式
[0025]以下，参照附图对本专利技术进行说明。但本专利技术能够以互不相同的各种方式实施，因此并不限定于在此说明的实施例。
[0026]并且，为了明确说明本专利技术，在附图中省略了与说明无关的部分，在说明书全文中，对于类似的部分添加了类似的附图标记。
[0027]在说明书全文中，当提及一部分与另一部分“相连接”时，不仅包括“直接连接”的情况，还包括在两者之间隔着其他部件“间接连接”的情况。
[0028]并且，当提及一部分“包括”一结构要素时，若无特别相反的记载，则意味着还包括其他结构要素，而不是排除其他结构要素。
[0029]以下，参照附图对本专利技术的实施例进行详细的说明。
[0030]图1为示出本专利技术一实施例的利用磁共振成像的脑微出血检测装置的整体结构的图。
[0031]参照图1，本专利技术一实施例的利用磁共振成像的脑微出血检测装置包括预处理部100、YOLO神经网络模块200以及脑微出血判断神经网络模块300。
[0032]本专利技术的脑微出血检测装置从拍摄大脑区域的磁共振成像检测是否发生脑微出血以及发生脑微出血时的脑微出血发生区域。
[0033]本专利技术的脑微出血检测装置接收两种磁共振成像。第一磁共振成像为磁敏感加权成像，第二磁共振成像为相位成像。磁敏感加权成像为如下的成像：对磁化率进行加权，将现有的回波(Grandient
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Echo)技术成像转换为三维空间分辨率，对扭曲磁场的化合物敏感。这种磁敏感加权成像有利于检测出血液物质及钙等。
[0034]相位成像为由回波方式获得的磁共振成像中仅提取相位值来生成的成像。
[0035]以往的脑微出血检测仅利用磁敏感加权成像，但本专利技术接收磁敏感加权成像及相位成像两者。本专利技术基于神经网络检测脑微本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用磁共振成像的脑微出血检测装置，其特征在于，包括：预处理部，使磁共振成像的磁敏感加权成像及相位成像分别正规化，执行相位成像转换来反转正规化的上述相位成像的符号；YOLO神经网络模块，接收经预处理的上述磁敏感加权成像与相位成像结合而成的双通道成像来检测对于脑微出血的多个候选区域；以及脑微出血判断神经网络模块，基于上述多个候选区域，接收上述磁敏感加权成像及相位成像的多个候选区域图像块并通过神经网络运算判断各个候选区域图像块是否为有脑微出血症状的成像。2.根据权利要求1所述的利用磁共振成像的脑微出血检测装置，其特征在于，上述预处理部还执行如下的预处理，即，运算正规化的上述磁敏感加权成像及转换的上述相位成像与相邻的多个切片成像的平均值，并反映所运算的上述平均值。3.根据权利要求1所述的利用磁共振成像的脑微出血检测装置，其特征在于，上述YOLO神经网络模块通过反向传播与真值成像的损失来学习，由此输出多个边界框及各个边界框的概率信息。4.根据权利要求1所述的利用磁共振成像的脑微出血检测装置，其特征在于，上述脑微出血判断神经网络模块包括卷积神经网络层及全连接层，通过反向传播与真值的损失来学习。5.根据权利要求2所述的利用磁共振成像的脑微出血检测装置，其特征在于，对于上述多个候选区域的上述候选区域图像块分别利用完成上述正规化及相邻切片平均运算的磁敏感加权成像的候选区域以及反映上述正规化和相邻切片平均运算且未反映上述符号反转的相位成像候选区域来生成。6.根据权利要求5所述的利用磁共振成像的脑微出血检测装置，其特征在于，上述候选区域图像块为连续连接完成上述正规化及上述相邻切片平均运算的上述磁敏感加权成像候选区域部分和完成上述正规化及上述相邻切片平均运算的上述相位成像候选区域部分的单通道成像。7.一种利用磁共振成像的脑微出血...

【专利技术属性】
技术研发人员：金东炫，崔祥赫，A，
申请(专利权)人：和人人工知能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：