摘要
本发明提供了一种脑影像脑膜瘤患者平扫图像全自动生成增强图像方法,包括:将脑膜瘤患者的原始图像文件进行格式转换,整理并划分为训练集和验证集;对训练集和验证集的图像进行图像预处理和图像数据增强放大数据量;进行训练并验证,保存训练完的模型;对测试集的脑膜瘤CT切片图像进行后处理的推理重建并保存。本发明对于每种设备采集的数据均可以转换为适合脑膜瘤患者增强影像生成模型的数据格式,更适应医生临床所需,便于查阅,同时支持数据批量处理操作,具有高适配性;具有可重复、无创性、批量化、提高临床医生诊断效率的优点,能够为脑膜瘤影像简易筛查提供辅助手段。
技术关键词
图像生成模型
深度学习模型
编码器
患者
计算机断层成像扫描
CT切片图像
图像生成单元
图像系统
解码器结构
影像
格式
机器学习平台
MRI切片
残差网络
瓶颈
数据处理单元
系统为您推荐了相关专利信息
可视化大屏
自然语言
计算机执行指令
实体
混合网络模型
协作对象
推理网络
多层感知机
决策方法
历史感知信息
预处理器
识别方法
地震反射数据
样本
非暂态计算机可读存储介质
关系抽取方法
自然语言
实体
多粒度特征
注意力机制
换装系统
人物模型
体型
自动化工具
深度学习技术