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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明公开了一种基于MRI切片序列聚合的前交叉韧带损伤分类方法，包括以下步骤：确定数据集：选取公开的膝关节磁共振成像MRI数据集；磁共振成像数据预处理：将未划分的膝关节MRI数据集分为训练集、验证集和测试集，进行随机翻转、旋转等的数据增强操作；网络构建：构建基于MRI切片序列聚合的前交叉韧带损伤分类网络；网络训练：将膝关节MRI训练数据输入到构建的网络模型中进行网络训练，并通过评价指标对当前模型性能进行评估；样本分类：将膝关节MRI测试数据输入训练完成的网络中得到分类结果。本发明能充分利用膝关节MRI数据切片序列之间的相关性，对膝关节MRI数据做出自动化精准分类，可用于前交叉韧带撕裂损伤的识别。
主权项：1.一种基于MRI切片序列聚合的前交叉韧带损伤分类方法，其特征在于：包括如下步骤：Step1、准备通用公开的膝关节磁共振成像MRI数据集用于网络训练；Step2、将未划分的数据集分为训练集、验证集和测试集用于网络训练，借助随机翻转、旋转方式进行数据增强，完成对膝关节磁共振成像MRI的预处理；Step3、构建基于MRI切片序列聚合的前交叉韧带损伤分类网络，整个网络由一条金字塔特征提取主路、一个切片序列信息聚合模块和一个自适应多尺度注意模块构成；切片序列信息聚合模块将MRI中切片特征进行融合，自适应多尺度注意模块学习融合后的信息进行尺度维度上的特征筛选，权重再分配；最终将切片序列信息聚合模块和自适应多尺度注意模块嵌入金字塔特征提取主路中，形成最终的基于MRI切片序列聚合的前交叉韧带损伤分类网络；Step4、用膝关节MRI训练数据对基于MRI切片序列聚合的前交叉韧带损伤分类网络进行训练，并在每批次训练完成后在验证集上借助分类评价指标对训练后的网络进行验证；Step5、将膝关节MRI测试数据输入训练好的基于MRI切片序列聚合的前交叉韧带损伤分类网络，得到数据集中每个样本的分类标签及性能评价指标，完成前交叉韧带损伤的数据分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于MRI切片序列聚合的前交叉韧带损伤分类方法
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