一种基于最大密度投影的CT序列扫描范围高效分类方法

本发明提供了一种基于最大密度投影的CT序列扫描范围高效分类方法，涉及医学图像处理领域，该方法通过输入目标CT序列数据；使用最大密度投影将目标CT序列数据中的三维CT序列影像降维为二维MIP图像；构建图像分类模型，将二维MIP图像输入到图像分类模型中进行分类训练，通过训练集的标签计算分类损失并进行参数优化；在图像分类模型训练完成后，输入无标签目标CT序列数据，使用最大密度投影将无标签目标CT序列数据转为二维MIP图像，并由图像分类模型进行扫描范围的预测和分类。本发明可以降低处理CT图像所需的计算资源和内存要求，显著提高CT图像数据处理的效率。