摘要
本申请公开了一种脑老化综合指数确定方法、设备、介质及产品,涉及图像数据处理领域,该方法包括:T1、TOF‑MRA等图像进行预处理并得到脑组织分割图像。对TOF‑MRA磁共振图像进行后处理提取脑血管影像特征;采用非对称卷积等模块结合的方法对T1、T2‑FLAIR图像进行卷积特征提取,并压缩特征生成卷积特征组;连接人口学指标、脑血管影像特征与卷积特征组后,采用生物学年龄预测模型到脑老化年龄预测结果,并结合实际年龄得到脑老化综合指数。本申请能识别颅内大血管的改变,也可反映更早期的微血管老化状态,提高对微血管老化的敏感性,解决人工特征提取效率低、一致性差等局限性,实现脑老化的综合定量评估。
技术关键词
深度神经网络模型
卷积特征提取
磁共振
成像特征
图像卷积特征
指数
年龄
卷积模块
直方图均衡化方法
构建深度神经网络
条件随机场模型
组织
信号强度差值
重映射方法
影像
图像数据处理
编码器
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对象
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