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基于多模态影像融合的颈动脉斑块智能识别方法及系统 

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申请/专利权人:东莞市东南部中心医院(东莞市东南部中医医疗服务中心)

摘要:本发明提供一种基于多模态影像融合的颈动脉斑块智能识别方法及系统,涉及图像识别技术领域,包括获取颈动脉超声影像和颈动脉CT影像,得到颈动脉斑块的多模态影像特征集;将多模态影像特征集输入至预先训练的斑块识别模型中,识别多模态颈动脉影像中是否存在斑块,若存在斑块,则将颈动脉斑块的多模态影像特征集输入至斑块类型分类模型,对斑块的类型进行分类;根据斑块识别模型的识别结果,得到斑块的发展预测结果,采用三维可视化技术,将斑块识别结果、类型分类结果、斑块位置、斑块体积、斑块的发展预测结果与原始的超声影像和CT影像进行融合显示,生成颈动脉斑块智能识别报告。

主权项:1.一种基于多模态影像融合的颈动脉斑块智能识别方法,其特征在于,包括:获取颈动脉超声影像和颈动脉CT影像,对颈动脉超声影像和颈动脉CT影像进行预处理,将所述预处理后的颈动脉超声影像和预处理后的颈动脉CT影像进行配准,得到配准后的多模态颈动脉影像,提取所述配准后的多模态颈动脉影像的影像特征,得到颈动脉斑块的多模态影像特征集;将多模态影像特征集输入至预先训练的斑块识别模型中,识别多模态颈动脉影像中是否存在斑块,若存在斑块,则将颈动脉斑块的多模态影像特征集输入至斑块类型分类模型,对斑块的类型进行分类;根据斑块识别模型的识别结果,结合多模态颈动脉影像确定斑块在颈动脉中的三维空间位置,并计算斑块的体积,根据斑块类分类模型的分类结果、斑块的三维空间位置和斑块的体积,确定斑块的危险等级,若斑块的危险等级大于预设的危险等级阈值,则将颈动脉斑块的多模态影像特征集输入至预设的斑块发展预测模型,预测斑块在未来不同时间的发展情况,得到斑块的发展预测结果,采用三维可视化技术,将斑块识别结果、类型分类结果、斑块位置、斑块体积、斑块的发展预测结果与原始的颈动脉超声影像和颈动脉CT影像进行融合显示,生成颈动脉斑块智能识别报告。

全文数据:

权利要求:

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