【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学图像处理，尤其涉及一种基于人工智能的脑脊液自动分割及定量方法和系统。
技术介绍
1、随着医学成像技术的发展，脑部疾病的诊断越来越依赖于图像分析。其中，脑脊液(cerebrospinal fluid，csf)作为脑部重要的组成部分，在脑部和脊髓周围起着保护和营养作用，对于维持脑内环境稳定至关重要。在正常情况下，脑脊液的产生和吸收是平衡的。然而，当脑脊液的产生和吸收出现不平衡时，如脑脊液超过正常阈值，会导致颅内压力升高，影响脑部血液循环，引起脑部组织压迫，甚至诱发脑疝等严重并发症。相反，脑脊液的异常减少也会影响脑部的保护和营养，对患者的健康造成负面影响。
2、脑脊液量化分析，即精确测量脑脊液的体积或压力，对于诊断脑部疾病(如脑积水、脑出血等)、评估治疗效果及判断疾病的预后具有极其重要的意义。脑积液量的准确监测不仅可以帮助医生及时识别疾病的发展，还是评价治疗效果、预测疾病转归的重要依据。积液量的减少往往被视为疾病转归良好的标志，是判断患者预后和制定后续治疗计划的重要参考。
3、传统的脑脊液量化分析方法...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的脑脊液自动分割及定量方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的脑脊液自动分割及定量方法，其特征在于，对所述图像数据进行预处理，获得预处理数据集的过程包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的脑脊液自动分割及定量方法，其特征在于，所述获得三维重建数据集的过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的脑脊液自动分割及定量方法，其特征在于，所述获得脑脊液分割结果的过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的脑脊液自动分割及定量方法，其特征在于，基于U-Net网络...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的脑脊液自动分割及定量方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的脑脊液自动分割及定量方法，其特征在于，对所述图像数据进行预处理，获得预处理数据集的过程包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的脑脊液自动分割及定量方法，其特征在于，所述获得三维重建数据集的过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的脑脊液自动分割及定量方法，其特征在于，所述获得脑脊液分割结果的过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的脑脊液自动分割及定量方法，其特征在于，基于u-n...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦彦国，陈博，唐雄风，李颖智，徐昊，张洪达，王蒿，孙英侨，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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