利用深度学习算法对脑部图像进行微出血病灶识别方法

本发明公开了一种利用深度学习算法对脑部图像进行微出血病灶识别方法，先利用HD‑BET工具对多名患者的磁敏感加权成像图和相位图进行脑部去头骨操作，得到2D图像格式的脑内区域图；然后对每张脑内区域图进行网格划分，划分成等大小的网格区域图，接着利用网格区域图训练YOLOv8目标检测模型及3D‑CNN网络模型，从而通过YOLOv8目标检测模型能快速先预测微出血点，再通过3D‑CNN网络模型剔除假阳性的微出血点，得到最终的微出血点检测结果。