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申请/专利权人：中南大学湘雅二医院;中南大学深圳研究院
申请日：2024-04-02
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262900A
主分类号：G16H50/20
分类号：G16H50/20;G16H30/40;G16H30/20;G06V10/25;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/26;G06V10/764;G06T7/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提供了一种基于神经网络和MRI图像的骨肿瘤、骨感染辅助分辨模型。该模型采集骨肿瘤和骨感染的MRI特征提取图像后进行标注与评估，得到训练集和测试集，所得数据预处理后利用训练集构建基于ResNet32架构的神经网络并进行优化，得辅助分辨模型，最后通过测试集对模型测试结果进行综合评估。该模型利用不同序列的MRI数据集分别构建神经网络，并将输出结果进行融合以达到对骨肿瘤与骨感染精确分辨的目的。本发明的骨肿瘤与骨感染辅助分辨模型拥有较高的诊断准确率与精准度，与传统人工诊断技术相比，有着效率更高，诊断更准确的优势。
主权项：1.一种基于神经网络和MRI图像的骨肿瘤、骨感染辅助分辨模型，其特征在于，包括：S1采集骨肿瘤和骨感染的MRI特征提取图像后进行标注与评估，得到训练集和测试集；S2将所得数据预处理后利用训练集构建基于ResNet32架构的神经网络并进行优化，得辅助分辨模型；S3将测试集数据输入辅助分辨模型中，通过混淆矩阵，受试者工作特征曲线对模型测试结果进行综合评估；所述MRI特征提取图像为：T1加权成像，T2加权成像以及T1增强成像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学湘雅二医院;中南大学深圳研究院 一种基于神经网络和MRI图像的骨肿瘤、骨感染辅助分辨模型
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