一种SPECT-MPI图像分类方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种SPECT‑MPI图像分类方法及系统，该方法包括将待分类的SPECT‑MPI图像预处理，并将预处理后的SPECT‑MPI图像与标准图像集中的标准图像进行配对，获得多个样本对；其中，标准图像为分类模型训练集中随机选取的预处理后的图像；采用分类模型对多个样本对处理，获得SPECT‑MPI图像的分类结果，提高分类方法的噪声鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种增强噪声鲁棒性的细粒度图像分类方法及系统，具体涉及一种噪声鲁棒性的差异特征注意力处理spect-mpi的心肌缺血与梗死图像分类，属于人工智能处理图像。

技术介绍

1、冠状动脉疾病（coronary artery disease, cad）是目前导致发病死亡的重要病因之一，检测cad的有效工具之一是单光子发射计算机断层扫描-心肌灌注显像（single-photon emission computed tomography–myocardial perfusion imaging, spect-mpi）。spect-mpi作为一项重要的先进技术，其利用正常或有功能的心肌细胞能够选择性摄取某些显像剂药物，心肌摄取量与局部心肌血流量呈正比，通过核医学显像设备扫描患者心脏在静息和负荷状态下的短轴(short axis, sa)、水平长轴(horizontal long axis, hla)和垂直长轴(vertical long axis, vla) 进行显像。在负荷的状态下，供血正常的心肌血流增加，显像剂摄取也随之增多；而冠脉狭窄区的心肌，则不能随本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种SPECT-MPI图像分类方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种SPECT-MPI图像分类方法，其特征在于，对图像进行预处理，包括：

3.根据权利要求2所述的一种SPECT-MPI图像分类方法，其特征在于，将预处理后的SPECT-MPI图像与标准图像集中的标准图像进行配对，获得多个样本对，包括：

4.根据权利要求2所述的一种SPECT-MPI图像分类方法，其特征在于，双通道三维残差网络模型包括两个权重共享的3D-ResNet，两个3D-ResNet分别对同一样本的负荷组图像和静息组图像进行特征提取；

<p>5.根据权利要求...

【技术特征摘要】

1.一种spect-mpi图像分类方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种spect-mpi图像分类方法，其特征在于，对图像进行预处理，包括：

3.根据权利要求2所述的一种spect-mpi图像分类方法，其特征在于，将预处理后的spect-mpi图像与标准图像集中的标准图像进行配对，获得多个样本对，包括：

4.根据权利要求2所述的一种spect-mpi图像分类方法，其特征在于，双通道三维残差网络模型包括两个权重共享的3d-resnet，两个3d-resnet分别对同一样本的负荷组图像和静息组图像进行特征提取；

5.根据权利要求1所述的一种spect-mpi图像分类方法，其特征在于，负荷特征包括val轴负荷特征、hla轴负荷特征和sa负荷特征，静息特征包括val轴...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹思伟，杨维熠，潘志庚，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：