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摘要：本申请提供了一种基于深度学习的颅内动脉瘤影像检测系统及方法，涉及智能影像检测领域，其首先获取DSA影像数据及与所述DSA影像数据对应的病历信息，然后在后端利用基于人工智能和深度学习的数据处理和图像分析算法来对该DSA影像数据和病历信息进行分析以及基于特征交互和筛选思想的特征聚合处理，从而实现对颅内动脉瘤状态的智能分析和检测，以判断动脉瘤是否闭塞。这不仅可以排除或减少人为因素带来的差异，还能够综合利用DSA影像和病历信息中的关键语义和复杂交互信息来辅助医生进行颅内动脉瘤的诊断，为临床医生提供有力的支持。
主权项：1.一种基于深度学习的颅内动脉瘤影像检测系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取DSA影像数据及与所述DSA影像数据对应的病历信息；影像数据多尺度特征提取模块，用于对所述DSA影像数据进行多尺度特征提取以得到DSA影像浅层-深层联合交互特征；病历信息文本语义编码模块，用于对与所述DSA影像数据对应的病历信息进行语义编码以得到病历信息文本语义编码特征；病历信息-影像语义交互筛选模块，用于对所述DSA影像浅层-深层联合交互特征和所述病历信息文本语义编码特征进行特征交互筛选编码以得到病历信息-DSA影像交互筛选特征；其中，所述病历信息-影像语义交互筛选模块，包括：特征映射处理单元，用于对所述病历信息文本语义编码特征进行线性变换和掩码处理以得到掩码化第一病历信息文本语义编码辅助特征映射模式表示和掩码化第二病历信息文本语义编码辅助特征映射模式表示；特征交互筛选单元，用于基于所述掩码化第一病历信息文本语义编码辅助特征映射模式表示和所述掩码化第二病历信息文本语义编码辅助特征映射模式表示对所述DSA影像浅层-深层联合交互特征进行特征筛选以得到所述病历信息-DSA影像交互筛选特征；动脉瘤闭塞检测模块，用于基于所述病历信息-DSA影像交互筛选特征，确定用于表示动脉瘤是否闭塞的检测结果。
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百度查询： 吉林大学 基于深度学习的颅内动脉瘤影像检测系统及方法
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