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申请/专利权人：深圳市铱硙医疗科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于脑部影像的脑卒中分类系统及方法，本发明涉及脑卒中诊断技术领域。该基于脑部影像的脑卒中分类系统及方法，通过对脑部影像分割为若干张小影像，然后逐一对小影像进行放大，并采用CMOS图像摄取模块对小影像进行扫描，从而区分出小影像中不同灰度区域，并建模出不同灰度区域的分割线，从而模拟出片状分布密度，从而快速知晓脑实质中的患处，并对患处进行直径测量，精准的得出患者缺血性脑卒中的种类，为患者的抢救提供了黄金时间，提高了医务人员的工作效率。
主权项：1.一种基于脑部影像的脑卒中分类方法，其特征在于：S1、通过脑部影像处理模块对平扫CT图像剥离出2000HU标准脑实质图像，脑实质图像发送至高密度灰度扫描模块；S2、高密度灰度扫描模块接收到脑实质图像进行扫描，若扫描出高密度影出现，即为出血性脑卒中，若没有扫描出高密度影出现，转至S3；S3、片状分割线描绘模块接收脑实质图像，对脑实质图像进行平面分割至1000个以上脑实质分割图像，对脑实质分割图像进行1000倍放大，采用CMOS图像摄取对分割图像进行扫描分辨出不同HU值灰度区域进行平面建模，扫描不同HU值灰度之间的分割线，脑实质分割图像上分割线全部扫描出后，绘制出脑实质分割图像分割线图，并记载分割线数量，数量记为N，在系统中预先输入正常分割图像中分割线数量，记为Z，若N＜Z,则此处无血性脑卒中现象，若N＞Z，则为缺血性脑卒中，则该脑实质分割图像跳转至S4；S4、病灶长度测量模块接收到脑实质分割图像，对脑实质分割图像直径进行测量，测量数值即为R，若R在0.2-15mm，即为腔隙性脑梗死，若R大于0.2-15mm，即为动脉粥样硬化型脑梗死。
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