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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于图像序列分析的脑出血CT图像分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114565572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210162764.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像序列分析的脑出血CT图像分类方法是由张道强;祝小惟设计研发完成，并于2022-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像序列分析的脑出血CT图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像序列分析的脑出血CT图像分类方法。属于医学影像分析技术领域，操作过程包括脑部CT影像数据的获取、数据的图像化处理、模型的构建及分类方法的实现；具体操作步骤是：获取脑部CT扫描结果得到脑部CT影像原始数据；对脑部CT影像原始数据进行图像化处理，形成三通道图像序列作为后续模型的输入；构建包含通道注意力模块和空间注意力模块的模型，以提取三通道图像序列的特征；训练模型优化参数，识别脑出血阳性并区分脑出血亚型，实现对脑出血CT图像的分类本模型能够充分利用CT扫描影像信息，并提高对图像序列中重点信息的关注，整体方法的判断流程符合医生在现实场景的诊断流程，有助于提升脑出血分类效果。

本发明授权一种基于图像序列分析的脑出血CT图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像序列分析的脑出血CT图像分类方法，其特征在于，首先对脑出血CT图像进行分类；其具体的是：从脑部CT扫描中确定脑出血有无发生，即判断脑部CT扫描结果是否为脑出血阳性或脑出血阴性；针对脑出血阳性样本，识别脑出血亚型，即判断脑部CT扫描结果中显示的脑出血是否为脑室内出血、脑实质性出血、蛛网膜下腔出血、硬膜外出血或硬膜下出血；其操作过程包括脑部CT影像数据的获取、数据的图像化处理、模型的构建及分类方法的实现；具体的：获取脑部CT扫描结果得到脑部CT影像原始数据；对脑部CT影像原始数据进行图像化处理，形成三通道图像序列作为后续模型的输入；构建包含通道注意力模块和空间注意力模块的模型，以提取三通道图像序列的特征；训练模型优化参数，识别脑出血阳性并区分脑出血亚型，实现对脑出血CT图像的分类；其操作步骤具体如下：（1）、脑部CT影像数据的处理：（1.1）、获取脑部CT扫描结果，将获取的脑部CT扫描结果以DICOM医学图像格式的标准方式进行储存，并将储存的脑部CT扫描结果作为脑部CT影像原始数据；（1.2）、对储存的脑部CT影像原始数据中各样本的粗粒度类别标签进行确定，依据影像中是否显示出代表脑出血发生的高密度影，将脑部CT影像原始数据标记为脑出血阳性和脑出血阴性，即ICH阳性和ICH阴性；（1.3）、对标记的ICH阳性的脑部CT影像原始数据进行各样本的细粒度类别标签的确定；（1.4）、对所有DICOM格式的脑CT影像原始数据进行图像化处理，将脑CT影像原始数据中的各样本提取为三通道图像序列；（2）、模型的构建：（2.1）、利用通道注意力模块，对三通道图像序列中提取的特征赋予权重，再对赋予了权重的特征进行融合；（2.2）、利用带有空间注意力模块的CLSTM网络，为融合后的特征生成空间区域注意力，提取三通道图像序列的时空特征并进行分类；（3）、分类方法的实现：以图像化处理后得到的三通道图像序列作为所构建模型的输入，再利用确定的粗粒度和细粒度类别标签训练模型中的参数，以得到最终用于脑出血CT图像分类的模型。

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