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申请/专利权人：北京凯普顿医药科技开发有限公司

摘要：本发明涉及脑肿瘤图像分析技术领域，且公开了一种多模态脑肿瘤图像分析系统。该系统通过图像采集模块采集多模态脑肿瘤图像数据，预处理模块对图像采集模块传输的多模态脑肿瘤图像数据进行去噪，图像配准以及图像重建操作，图像分割模块对重建脑肿瘤图像进行图像分割，特征提取模块基于图像分割模块传输的脑肿瘤图像进行特征提取，计算得到脑肿瘤图像形态特征值、脑肿瘤图像纹理特征值以及脑肿瘤图像密度特征值，深度学习模块基于上述数值作为输入参数，训练脑肿瘤图像分析深度学习模型，辅助诊断模块基于训练好的深度学习模型，对多模态脑肿瘤图像进行识别诊断，预测脑肿瘤病变程度，并生成脑肿瘤分析报告由结果输出模块输出到电脑显示界面。

主权项：1.一种多模态脑肿瘤图像分析系统，其特征在于：包括图像采集模块、预处理模块、图像分割模块、特征提取模块、深度学习模块、辅助诊断模块以及结果输出模块；所述图像采集模块通过网络与预处理模块连接；所述预处理模块通过网络与图像分割模块连接；所述图像分割模块通过网络与特征提取模块连接；所述特征提取模块通过网络与深度学习模块连接；所述深度学习模块通过网络与辅助诊断模块连接；所述辅助诊断模块通过网络与结果输出模块连接；所述图像采集模块用于采集多模态脑肿瘤图像数据Dmnl，并通过网络将该图像数据传输至预处理模块；所述预处理模块对图像采集模块传输的多模态脑肿瘤图像数据Dmnl进行去噪，图像配准以及图像重建，计算得到去噪脑肿瘤图像Qznl、配准脑肿瘤图像Pznl以及重建脑肿瘤图像Cjnl，并将上述计算数据传输至图像分割模块所述图像分割模块对重建脑肿瘤图像Cjnl进行图像分割操作，得到分割脑肿瘤图像Fgnl，并将上述数据传输至特征提取模块；所述特征提取模块基于图像分割模块传输的脑肿瘤图像Fgnl进行特征提取，计算得到脑肿瘤图像形态特征值Nlxt、脑肿瘤图像纹理特征值Nlwl以及脑肿瘤图像密度特征值Nlmd，并将上述计算数值传输至深度学习模块；所述深度学习模块基于特征提取模块传输的数值训练深度学习模型；所述辅助诊断模块基于训练好的深度学习模型，对多模态脑肿瘤图像进行识别诊断，预测脑肿瘤病变程度，并生成脑肿瘤分析报告传输至结果输出模块；所述结果输出模块将脑肿瘤分析报告展示在显示界面。

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