公开(公告)号：CN116524241A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310336238.0

申请日：2023-03-30

Applicant: 西南大学

Inventor： 马雨琪 ,  陈善雄 ,  彭喜化 ,  熊海灵 ,  梁学恒

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/778 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的多发性硬化和视神经脊髓炎疾病分类方法，主要涉及医学图像分类技术领域；包括步骤：S1、采集患有多发性硬化和视神经脊髓炎疾病的两类人群的多模态核磁共振成像图像；S2、首将图像数据集分为训练集和测试集；S3、构建基于深度学习的多发性硬化和视神经脊髓炎疾病分类模型；S4、将预处理后的训练集输入基于深度学习的多发性硬化和视神经脊髓炎疾病分类模型中进行训练；S5、将待分类的多模态核磁共振成像图像送入到训练好的基于深度学习的多发性硬化和视神经脊髓炎疾病分类模型中进行分类；本发明能够解决现有的MS和NMO影像分类难以自动化且识别效果差的问题。