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申请/专利权人：广州医科大学
摘要：本发明公开了一种基于非增强CT图像的主动脉夹层检测系统，包括：预处理模块，用于获取原始数据，对原始数据进行预处理得到预处理数据；主动脉分割模块，用于根据预处理数据训练得到主动脉分割网络，分割出非增强CT图片的主动脉血管腔；多任务结构构造模块，用于构造多任务结构；条件对抗网络训练模块，用于利用生成器根据主动脉血管腔输出合成图像，将合成图像输入至鉴别器中进行训练；主动脉夹层分类模块，用于将非增强CT图像和合成增强CT图像输入至分类器中得到合成增强CT图像的主动脉夹层分类结果，在多任务生成结构收敛时，输出最终的主动脉夹层分类结果。本发明实施例能够有效提高主动脉检测的准确性。
主权项：1.一种基于非增强CT图像的主动脉夹层检测系统，其特征在于，包括：预处理模块，用于获取原始数据，对所述原始数据进行预处理得到预处理数据；所述原始数据包括非增强CT图像和增强CT图像；主动脉分割模块，用于根据所述预处理数据训练得到主动脉分割网络，并采用所述主动脉分割网络分割出所述非增强CT图片的主动脉血管腔；多任务结构构造模块，用于根据条件对抗网络和分类器构造多任务结构，所述条件对抗网络包括生成器和鉴别器；条件对抗网络训练模块，用于利用所述生成器根据所述主动脉血管腔输出合成图像，将所述合成图像输入至鉴别器中进行训练；所述合成图像包括真腔、假腔和合成增强CT图像；主动脉夹层分类模块，用于将所述非增强CT图像和所述合成增强CT图像输入至分类器中检测主动脉夹层，得到所述合成增强CT图像的主动脉夹层分类结果，在所述多任务生成结构收敛时，输出最终的主动脉夹层分类结果；所述在所述多任务生成结构收敛时，输出最终的主动脉夹层分类结果，包括：结合所述生成器的损失函数、所述鉴别器的损失函数和所述分类器的损失函数，设计所述多任务生成结构的总目标函数，在所述总目标函数收敛时，输出最终的主动脉夹层分类结果；所述总目标函数为： 其中，G为生成器，D为鉴别器，C为分类器，为分类器C的二元交叉熵函数，为鉴别器G的L1损失项，为条件生成对抗网络的损失函数，和均为高参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州医科大学 一种基于非增强CT图像的主动脉夹层检测系统
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