公开(公告)号：CN110517241A

公开(公告)日：2019-11-29

申请号：CN201910781301.5

申请日：2019-08-23

Applicant: 吉林大学第一医院

Inventor： 张惠茅 ,  张磊 ,  郑爽 ,  李雪妍 ,  沈宁 ,  李明洋

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/12 ,  G06T7/62 ,  G16H50/20 ,  A61B5/00 ,  A61B5/055

Abstract: 本发明公开了一种基于核磁成像IDEAL-IQ序列全自动腹部脂肪定量分析的方法，包括以下步骤：S1：构建带有标注的核磁成像IDEAL-IQ序列腹部影像作为深度学习训练样本集和测试样本集。本发明的计算算法包括机器学习中的U-Net深度学习网络、3D U-Net深度学习网络以及无监督AFKMC2聚类方法，本发明的算法需要用到IDEAL-IQ序列中脂像和水像，其中，3D U-Net深度学习网络和U-Net深度学习网络分别用于分割脂像中皮下脂肪轮廓以及水像中腹膜腔轮廓，无监督AFKMC2聚类方法用于分割脂像中内脏脂肪轮廓，本发明可得到准确率更高，速度更快的全自动定量腹部脂肪组织结果。