公开(公告)号：CN108961229A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201810678850.5

申请日：2018-06-27

Applicant: 东北大学

Inventor： 李林灿 ,  贾同 ,  原志伟 ,  陈浩锋

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00

CPC classification number: G06T7/0012 ,  G06T5/002 ,  G06T2207/10101 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20084 ,  G06T2207/30101

Abstract: 本发明提供了基于深度学习的心血管OCT影像易损失斑块检测方法及系统。所述方法包括如下步骤：首先从OCT影像设备仪获取待检测的心血管OCT影像并建立图像数据集；由专业医师标注OCT影像中的斑块区域；采用图像扭曲的方式对原图像数据集进行数据增广；使用一种全卷积神经网络对原始OCT图像去噪并提取感兴趣区域。采用目标检测领域目前最先进的Faster R‑CNN框架定位并识别OCT影像中的易损失斑块；输出标注出易损失斑块位置的OCT影像并对图像数据进行存储。经实验证明，本发明提出的基于深度学习的OCT影像易损失斑块检测方法及系统识别率高，定位精准，性能稳定，检测速度极快，具有较强的鲁棒性和较高的临床应用价值。