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申请/专利权人：金陵科技学院
摘要：本发明提供了一种基于优化鼠群算法的儿童脑部MRI病灶自动检测方法。该方法包括以下步骤：对儿童脑部患者的MRI图像数据集进行预处理并提取图像的特征值；通过结合大鼠群优化RSO和粒子群优化PSO的优化鼠群算法选择最佳网格，精确提取病灶的关键区域ROI；采用特征融合方法辅助SqueezeNet模型的训练，输出MRI病灶识别和预测结果。本发明将优化鼠群算法应用于儿童脑部MRI病灶核心集的获取，利用原始MRI数据集建立训练集和特征集，避免了对标记MRI数据的依赖。特征融合技术的应用进一步提升了模型的训练效率和检测速度，为临床诊断提供了一种高效可靠的方法。
主权项：1.一种基于优化鼠群算法的儿童脑部MRI病灶自动检测方法，其特征在于，该方法包括：步骤S1:获取儿童脑部患者的MRI图像构建数据集，对数据中的图像进行预处理建立训练集，并计算图像的关键特征值并归一化处理形成特征集；步骤S2：利用优化鼠群算法提取MRI图像中的关键病变特征区域，建立MRI病灶标识图像的核心集；步骤S3：在SqueezeNet模型中引入特征融合方法，利用特征向量和病灶标识核心集进行训练，最后使用测试数据可以输出MRI病灶识别和预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 金陵科技学院 一种基于优化鼠群算法的儿童脑部MRI病灶自动检测方法
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