基于深度学习的头颅CT图像识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的头颅CT图像识别方法及系统，包括：首先，对原始及缩减的头颅CT图像使用预训练体素分析模型的初步识别单元提取脑部病变元素。随后，整合这些病变结构以获取关键结构数据，目的是全面分析病变区域以提升识别准确性。最终，利用集成循环神经网络的精细识别单元进一步优化病变识别和定位，实现高精度脑部病变检测。如此设计，通过先进的深度学习模型和算法，有效提升了头颅CT图像中脑部病变识别的准确性和效率，为临床诊断提供强有力的技术支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于深度学习的头颅ct图像识别方法及系统。

技术介绍

1、随着医学影像技术的发展，计算机断层扫描(ct)成为了临床诊断中不可或缺的工具之一。头颅ct作为脑部疾病检测的常用手段，对于脑部损伤、肿瘤、出血等病变的早期发现与治疗具有重要意义。然而，传统的头颅ct图像分析主要依赖放射科医生的经验进行手动解读，这不仅耗时长，而且容易受到个体经验差异的影响，导致诊断结果存在一定的主观性和不确定性。而近年来，深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。特别是在医学图像分析领域，基于深度学习的方法能够自动学习图像中的复杂特征，提高了疾病诊断的准确性和效率。尽管如此，头颅ct图像由于其高维度特性以及脑部病变区域的复杂性，给精确识别和定位脑部病变带来了挑战。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习的头颅ct图像识别方法及系统。

2、第一方面，本专利技术实施例提供一种基于深度学习的头颅ct图像识别方法，包括：

3、针对原始头颅ct图本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度学习的头颅CT图像识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初步识别单元包括浅层特征提取器和深层特征提取器；所述浅层特征提取器包括采用跳跃连接结构设置的初步特征编码路径和初步特征解码路径；所述初步特征解码路径中各个特征扩展层都与所述深层特征提取器级联；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述整合所述原始病变结构和所述粗糙病变结构，获得整合病变结构，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述精细识别单元包括深度特征提取网络和特征细化网络；所述深度特征提取网络包括采用跳跃连接结构设置的精细特...

【技术特征摘要】

1.基于深度学习的头颅ct图像识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初步识别单元包括浅层特征提取器和深层特征提取器；所述浅层特征提取器包括采用跳跃连接结构设置的初步特征编码路径和初步特征解码路径；所述初步特征解码路径中各个特征扩展层都与所述深层特征提取器级联；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述整合所述原始病变结构和所述粗糙病变结构，获得整合病变结构，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述精细识别单元包括深度特征提取网络和特征细化网络；所述深度特征提取网络包括采用跳跃连接结构设置的精细特征编码路径和精细特征解码路径；所述精细特征编码路径包括多个特征抽取架构，该特征抽取架构包括级联的由特征加权层和与该特征加权层连接的特征聚合层组成的单元组，和由特征扩展层和与该特征扩展层连接的特征聚合层组成的单元组；所述精细特征解码路径包括多个特征合并架构，该特征合并架构包括级联的由特征扩展层和与该特征扩展层连接的特征扩展层组成的单元组，和由特征加权层和与该特征加权层连接的特征扩展层组成的单元组；所...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴萌，马明，郭彦署，
申请(专利权)人：北京凯普顿医药科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：