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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明的一种无造影剂心肌梗死图像分割方法、设备及介质，包括收集钆造影剂增强前后的心肌梗死核磁共振图像对数据集，并进行数据处理；然后利用时空双流网络分别提取输入图像序列中的时间特征和空间特征，并将提取的特征分别传递给主编码器；其次，使用主编码器将时间特征和空间特征进行有效融合，完成对输入图像序列的特征提取，实现精准的心脏时空表征捕获；最后结合监督训练和鉴别器对抗训练共同训练模型，输出每个输入图像序列的心肌梗死预测分割图。本发明不仅解决了深度学习模型在心肌梗死分割应用中面临的没有充分分析心脏的时空运动问题，还实现了精确的心肌梗死区域分割，为心肌梗死的诊断和治疗提供了有力的技术支持。
主权项：1.一种无造影剂心肌梗死图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤，S1、收集钆造影剂增强前后的心肌梗死核磁共振图像对数据集，包括图像和分割标签，将数据集划分为训练集和测试集，并对训练数据进行数据处理；S2、构建时空双流网络分别提取输入图像即钆造影剂增强前的图像序列的时间特征信息和空间特征信息，并将这些信息传递给主解码器；S3、构建主解码器模块，主解码器模块融合时空双流网络传递的时间特征信息和空间特征信息进行训练；S4、加入鉴别器模块评估数据的分割质量，并将其反馈给编码器和主解码器模块，从而促使产生越来越精确的分割；S5、利用收集到的训练样本对包含时空双流网络、解码器模块和鉴别器模块的分割模型进行训练，并用测试样本进行测试选取最优的网络参数，形成最终的心肌梗死分割模型；S6、应用时，将没有钆造影剂增强的心肌梗死核磁共振图像序列输至上述最终的心肌梗死分割模型中，经计算输出心肌梗死分割图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 无造影剂心肌梗死图像分割方法、设备及介质
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