一种图像分类系统及终端设备技术方案

技术编号:33042940 阅读:29 留言:0更新日期:2022-04-15 09:24
本发明专利技术公开了一种图像分类系统及终端设备,其中,所述图像分类系统包括:图像获取模块,用于获取第一序列图像和第二序列图像,第一序列图像和第二序列图像为采用不同模态获取到的磁共振序列图像;图像融合模块,用于将第一序列图像和第二序列图像进行融合,得到第三序列图像;预测分类模块,用于基于训练完成的预测分类模型对第三序列图像进行分类识别,确定与第三序列图像对应的分类结果。本发明专利技术只需要采集两次不同模态的序列图像,再将不同模态的序列图像进行融合,就能够改善病灶的可视化效果,并通过预测分类模型进行特征提取和分类预测,就可以实现对结节性硬化症的诊断,有效地提高结节性硬化症的诊断效率,还可以提高分类的准确度。分类的准确度。分类的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种图像分类系统及终端设备


[0001]本专利技术属于人工智能
,尤其涉及一种图像分类系统及终端设备。

技术介绍

[0002]结节性硬化症(tuberous sclerosis complex,TSC)是一种常染色体显性遗传性疾病。结节性硬化症可以导致细胞增殖和分化失控,几乎累及所有器官和系统,尤其以脑、皮肤、肾脏、心脏表现突出,其病理改变是错构瘤,通过脑部的影像通常可以观察出神经系统异常表现。
[0003]磁共振成像(MRI)具有丰富的软组织对比度,是用于临床诊断TSC的先进的成像工具。然而由于结节性硬化症的脑内病灶是多发病灶,位于皮层及皮层下以及室管膜下,因此对一个患者进行诊断是,需要扫描多个(上百个)序列影像,这需要花费大量的时间才能完成,且对于医生而言,也需要花费大量的时间才能看完这些序列影像进行诊断。因此,目前对结节性硬化症的诊断存在诊断效率低的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此,本专利技术实施例提供了一种图像分类系统及终端设备,以对结节性硬化症的诊断存在诊断效率低的问题。r/>[0005]第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像分类系统,其特征在于,包括:图像获取模块,用于获取第一序列图像和第二序列图像,所述第一序列图像和所述第二序列图像为采用不同模态获取到的磁共振序列图像;图像融合模块,用于将所述第一序列图像和所述第二序列图像进行融合,得到第三序列图像;预测分类模块,用于基于训练完成的预测分类模型对所述第三序列图像进行分类识别,确定与所述第三序列图像对应的分类结果。2.根据权利要求1所述图像分类系统,其特征在于,所述图像融合模块通过所述第一序列图像和所述第二序列图像的物理关联性将所述第一序列图像和所述第二序列图像进行融合。3.根据权利要求1所述图像分类系统,其特征在于,所述预测分类模型包括第一三维卷积层、移动翻转残差颈三维卷积块、第二三维卷积层、全局平均池化层和全连接层。4.根据权利要求1所述图像分类系统,其特征在于,所述预测分类模块包括:模型构建单元,用于构建预测分类模型;模型训练单元,用于基于训练数据对构建的预测分类模型进行训练,得到训练完成的预测分类模型。5.根据权利要求4所述图像分类系统,其特征在于,所述模型训练单元具体用于:基于可视化数据库对构建的预测分类模型进行预训练,得到预训练后的预测分类模型,再基于训练数据集对预训练后的预测分类模型的参数进行调整,得到完成训练的预测分类模型。6.根据权利要求4所述图像分类系统,其特征在于,所述模型训练单元还用于获取训练数据集...

【专利技术属性】
技术研发人员:胡湛棋廖建湘王海峰蒋典赵霞袁碧霞陈黎林素芳邹东方叶园珍段婧赵彩蕾林荣波曾洪武
申请(专利权)人:深圳市儿童医院
类型:发明
国别省市:

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