摘要
本发明提供了一种胎儿MR脑部径线自动化测量与医疗诊断方法及系统,涉及医疗影像技术领域,包括:获取原始样本集;将坐标点与胎儿MR脑部影像中的对应解剖结构对齐,得到增强样本集;根据增强样本集进行排序与分类处理,得到分类样本集;根据分类样本集进行样本扩充处理,得到扩充样本集;根据扩充样本集进行模型构建处理,得到径线自动测量模型;将待诊断患者的胎儿MR脑部影像数据输入自动测量模型进行标注,生成脑部疾病诊断结论。本发明通过自动标注径线、空间对齐与重映射、对称性分析等处理手段,能够精准地提取胎儿脑部径线并进行自动化的疾病诊断,极大地提高了测量精度,且能适应不同胎儿发育阶段的变化和影像噪声干扰。
技术关键词
样本
解剖学结构
解剖学特征
医疗诊断方法
医疗诊断系统
影像
解剖特征
形状上下文
多通道卷积神经网络
深度卷积神经网络
非刚性图像配准
数据嵌入
年龄
随机噪声
非线性回归模型
深度学习训练
联合损失函数
转换单元
坐标点
系统为您推荐了相关专利信息
链路预测方法
LightGBM模型
分析方法
构建企业关系
活动特征
残差卷积神经网络
电网暂态
判别方法
注意力机制
线路
支持向量机模型
误差修正方法
时间段
训练集
样本