公开(公告)号：CN116229062B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202310026428.2

申请日：2023-01-09

Applicant: 西北大学

Inventor： 章勇勤 ,  李瑾航 ,  张昊 ,  王海港

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的新生儿大脑核磁共振图像分割方法，方法包括：将磁共振T1模态图像的第一切片和磁共振T2模态图像的第二切片输入到新生儿大脑核磁共振图像分割模型中，得到待分割核磁共振图像对应的最终图像分割结果；新生儿大脑核磁共振图像分割模型包括并行信息编码模块和特征解码模块。本申请针对新生儿的大脑磁共振图像进行组织分割，充分利用磁共振图像的多模态信息使得模型对于组织分布不规律，组织变化快的新生儿图像能实现精确分割；与现有技术相比，本申请对新生儿大脑磁共振图像进行组织分割更为精确，预测的组织分割结果与医生手工标签的误差较小，更有利于临床应用。

公开(公告)号：CN116229062A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310026428.2

申请日：2023-01-09

Applicant: 西北大学

Inventor： 章勇勤 ,  李瑾航 ,  张昊 ,  王海港

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的新生儿大脑核磁共振图像分割方法，方法包括：将磁共振T1模态图像的第一切片和磁共振T2模态图像的第二切片输入到新生儿大脑核磁共振图像分割模型中，得到待分割核磁共振图像对应的最终图像分割结果；新生儿大脑核磁共振图像分割模型包括并行信息编码模块和特征解码模块。本申请针对新生儿的大脑磁共振图像进行组织分割，充分利用磁共振图像的多模态信息使得模型对于组织分布不规律，组织变化快的新生儿图像能实现精确分割；与现有技术相比，本申请对新生儿大脑磁共振图像进行组织分割更为精确，预测的组织分割结果与医生手工标签的误差较小，更有利于临床应用。