一种基于深度学习的MRI图像自动评估腺样体肥大的方法

    公开(公告)号:CN116630324B

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310912201.8

    申请日:2023-07-25

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明适用于医学图像处理技术领域,提供了一种基于深度学习的MRI图像自动评估腺样体肥大的方法,包括以下步骤:将采集的DICOM格式的MRI图像转换为PNG格式,从矢状位的图像序列中挑选鼻中隔所在的一帧及其左右几帧作为数据集,对图像进行预处理;图像增强,扩充数据集;制作标签;对图像进行特征提取;在图像中自动定位四个地标并计算腺样体厚度与鼻咽腔间隙的比值(AN比值),评估该图像对应患者是否存在腺样体肥大。本发明通过自动定位四个地标进而计算AN比值,实现对患者是否存在腺样体肥大的自动评估,有利于减少医生的重复、费时的测量工作,辅助医生进行腺样体肥大的评估诊断。

    一种基于深度学习的MRI图像自动评估腺样体肥大的方法

    公开(公告)号:CN116630324A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310912201.8

    申请日:2023-07-25

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明适用于医学图像处理技术领域,提供了一种基于深度学习的MRI图像自动评估腺样体肥大的方法,包括以下步骤:将采集的DICOM格式的MRI图像转换为PNG格式,从矢状位的图像序列中挑选鼻中隔所在的一帧及其左右几帧作为数据集,对图像进行预处理;图像增强,扩充数据集;制作标签;对图像进行特征提取;在图像中自动定位四个地标并计算腺样体厚度与鼻咽腔间隙的比值(AN比值),评估该图像对应患者是否存在腺样体肥大。本发明通过自动定位四个地标进而计算AN比值,实现对患者是否存在腺样体肥大的自动评估,有利于减少医生的重复、费时的测量工作,辅助医生进行腺样体肥大的评估诊断。

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