公开(公告)号：CN117496280B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202410004772.6

申请日：2024-01-03

Applicant: 安徽大学 ,  安徽中医药大学第一附属医院

Inventor： 江波 ,  张鑫 ,  李传富 ,  李淑芳 ,  宣寒宇 ,  汤进

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及提供一种基于3D卷积和多标签解码的颅脑CT影像质量控制方法。方法包括：获取待评价的颅脑CT序列图像；将待评价的颅脑CT序列图像输入至训练好的图像质量评价模型的3D卷积网络，提取待评价的颅脑CT序列图像的时空特征；将时空特征输入至图像质量评价模型基于Transformer的多标签解码器，获取查询特征；将查询特征输入至图像质量评价模型的线性分类器，预测待评价的颅脑CT序列图像存在的质量问题。本发明解决了模型效率低、数据不平衡的多标签分类问题，为颅脑CT图像的质量控制提供了新方向。

公开(公告)号：CN117496280A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202410004772.6

申请日：2024-01-03

Applicant: 安徽大学 ,  安徽中医药大学第一附属医院

Inventor： 江波 ,  张鑫 ,  李传富 ,  李淑芳 ,  宣寒宇 ,  汤进

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及提供一种基于3D卷积和多标签解码的颅脑CT影像质量控制方法。方法包括：获取待评价的颅脑CT序列图像；将待评价的颅脑CT序列图像输入至训练好的图像质量评价模型的3D卷积网络，提取待评价的颅脑CT序列图像的时空特征；将时空特征输入至图像质量评价模型基于Transformer的多标签解码器，获取查询特征；将查询特征输入至图像质量评价模型的线性分类器，预测待评价的颅脑CT序列图像存在的质量问题。本发明解决了模型效率低、数据不平衡的多标签分类问题，为颅脑CT图像的质量控制提供了新方向。