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发明公开
一种多维度特征融合的颅内动脉瘤检测方法无效

公开(公告)号：CN113240654A

公开(公告)日：2021-08-10

申请号：CN202110550156.7

申请日：2021-05-20

Applicant: 吉林大学

Inventor： 黄萨 , 陈鹏 , 吴春国 , 初广宇 , 李佳明 , 刘威武

IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/04

Abstract: 本发明公开的属于颅内动脉瘤检测技术领域，具体为一种多维度特征融合的颅内动脉瘤检测方法，其包括以下步骤：S1：收集数据，将采集到的数据划分为三个数据集：训练集、验证集和测试集，训练集和验证集用于模型的训练阶段，测试集用于验证模型的性能；S2：数据的筛选与预处理，在模型训练之前，我们需要对直接从医院获取到的CTA原始检查报告进行筛选与预处理，以减轻无关报告和背景对分割结果的影响；S3：架构并训练模型，设计H‑AttResUNet混合维度卷积神经网络模型。该多维度特征融合的颅内动脉瘤检测方法，可以有效地探测切片内特征和三维上下文特征，实现颅内动脉瘤更精准的分割。

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