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申请/专利权人：北京凯普顿医药科技开发有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的头颅CT图像识别方法及系统，包括：首先，对原始及缩减的头颅CT图像使用预训练体素分析模型的初步识别单元提取脑部病变元素。随后，整合这些病变结构以获取关键结构数据，目的是全面分析病变区域以提升识别准确性。最终，利用集成循环神经网络的精细识别单元进一步优化病变识别和定位，实现高精度脑部病变检测。如此设计，通过先进的深度学习模型和算法，有效提升了头颅CT图像中脑部病变识别的准确性和效率，为临床诊断提供强有力的技术支持。
主权项：1.基于深度学习的头颅CT图像识别方法，其特征在于，包括：针对原始头颅CT图像和根据该原始头颅CT图像进行缩减获取的粗糙头颅CT图像，分别基于预先完成训练的体素分析模型中的初步识别单元进行针对病变元素的提取操作，获得对应的原始病变结构和粗糙病变结构；所述病变元素为所述原始头颅图像中包括的脑部病变区域；整合所述原始病变结构和所述粗糙病变结构，获得整合病变结构；所述整合病变结构用于表征所述脑部病变区域的关键结构数据；针对所述原始头颅CT图像和所述整合病变结构，基于所述体素分析模型中根据循环神经网络的精细识别单元进行针对所述病变元素的提取操作，获得与所述病变元素相应的病变结构提取结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京凯普顿医药科技开发有限公司 基于深度学习的头颅CT图像识别方法及系统
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