一种新生儿脑病预测模型及其方法

本发明公开了一种新生儿脑病预测模型及其方法，涉及新生儿脑病预测技术领域；包括如下步骤：S1：收集正常新生儿和患病新生儿的图像资料，包括周身图像和MRI图像数据；S2：对MRI图像数据生成T1加权图像、T2加权图像和DWI图像；本法通过收集了大量正常新生儿与两种患病新生儿(胆红素脑病、缺氧缺血性脑病)的图像比例为1:1:1，且男女比例为1:1，避免了数据偏斜，提高了模型的泛化能力，确保了数据集的多样性和代表性；同时通过生成T1加权图像、T2加权图像和DWI图像，提供了多种视角下的脑组织信息，有助于更准确地识别不同脑病的特征，利用U‑Net模型进行深度学习训练，可以提供精准快速的预测，为新生儿脑病的早期诊断提供了有力的工具。