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申请/专利权人：杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司
摘要：本申请所提供的一种脑中线检测方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取脑中线偏移患者的脑CT图像及对应的标注数据；将所述脑CT图像及对应的标注数据预处理后按预设比例分成训练集及测试集；将所述训练集分别输入至预设的姿态矫正网络、上下文感知特征优化网络、中线回归网络进行训练，得到初始脑中线检测模型；通过所述测试集对所述初始脑中线检测模型进行优化测试，得到脑中线检测模型；本申请可以自动化对不同偏移程度的脑中线进行检测，并可以用于后续的脑中线偏移的测量得到偏移脑中线的坐标，实现检测脑中线高效、准确检测。
主权项：1.一种脑中线检测方法，其特征在于，包括：获取脑中线偏移患者的脑CT图像及对应的标注数据；将所述脑CT图像及对应的标注数据预处理后按预设比例分成训练集及测试集；将所述训练集输入至包含预设的姿态矫正网络、上下文感知特征优化网络、中线回归网络的检测模型进行训练，得到初始脑中线检测模型；通过所述测试集对所述初始脑中线检测模型进行优化测试，得到脑中线检测模型；所述将所述训练集输入至包含预设的姿态矫正网络、上下文感知特征优化网络、中线回归网络的检测模型进行训练，得到初始脑中线检测模型，包括：将脑CT图像输入至预设的姿态矫正网络形成标准姿态图像；所述姿态矫正网络包括ResNet-18网络；将所述标准姿态图像输入至预设的上下文感知特征优化网络，输出中线纵轴范围和中线区域分割概率图；所述上下文感知特征优化网络包括U-Net网络和Squeeze-and-Excitation模块；将所述中线区域分割概率图输入至预设的中线回归网络，输出中线坐标；所述中线回归网络包括回归分支，所述回归分支包括Soft-argmax模块、三个残差模块、全连接层组成的优化模块；将所述中线纵轴范围通过预设阈值进行二值化，并与所述中线坐标做哈达玛积，输出预测中线坐标；根据预测中线坐标训练得到初始脑中线检测模型。
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