摘要
本发明涉及人工智能技术领域,公开了一种脑部黑质燕尾征状态识别方法、装置、设备及存储介质,用于解决现有技术中识别过程中没有针对于黑质燕尾征的特殊形态提取特征和进行识别,导致识别灵敏度降低,识别效果不好的技术问题。该方法包括:响应于脑部黑质燕尾征状态识别请求,获取脑部医学影像,并提取脑部医学影像中包含的脑部组织图像;对脑部组织图像中包含的燕尾征区域进行位置标注,得到燕尾征区域特征线;根据燕尾征区域特征线位置,提取黑质区域中燕尾征区域的外侧部图像特征和燕尾征区域的内侧部图像特征;调用燕尾征状态识别模型对外侧部图像特征和内侧部图像特征判断脑部组织图像中燕尾征状态是否为清晰状态。
技术关键词
状态识别方法
黑质
图像模板
组织
样本
状态识别装置
图像识别模型
识别设备
卷积神经网络算法
图像块
神经网络架构
构建分类器
特征提取模型
表达式
构建训练集
图像获取模块
可读存储介质
特征提取模块