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摘要：本申请涉及一种基于平扫CT的自动化ASPECTS评分方法、计算机设备、可读存储介质和程序产品，方法包括：获得基于平扫CT的影像序列，筛选所述影像序列，获得包括侧脑室相连分界帧的若干关键帧；在若干关键帧上定位大脑镰，大脑镰在所述若干关键帧上表现为分界线；对定位所述分界线的所述若干关键帧进行图像配准，获得用于ASPECTS评分的各对分区；利用训练数据对深度学习模型进行训练，获得评分模型，所述评分模型为多个，对于任意一个评分模型，所述训练数据相应的包括所述若干关键帧的其中一对分区；利用所述评分模型对有待评分的若干关键帧进行ASPECTS评分，获得ASPECTS评分结果。本申请位于分界线两相对侧的各对分区作为评分模型的训练数据，能够提高评分模型的精度。
主权项：1.基于平扫CT的自动化ASPECTS评分方法，其特征在于，包括：获得基于平扫CT的影像序列，筛选所述影像序列，获得若干关键帧，所述若干关键帧包括侧脑室相连的分界帧，获得若干关键帧的方式包括：基于平扫CT的影像序列选择样本影像，利用深度学习模型对样本影像进行二分类的深度学习，得到训练完成的筛选模型，利用训练完成的筛选模型筛选输出影像序列的若干关键帧；在所述若干关键帧上定位大脑镰，所述大脑镰在所述若干关键帧上表现为分界线；对定位所述分界线的所述若干关键帧进行图像配准，获得用于ASPECTS评分的各对分区，对任意一对分区，进行外接矩形处理和图像插值处理；利用训练数据对深度学习模型进行训练，获得评分模型，所述评分模型为多个，对于任意一个评分模型，所述训练数据相应的包括所述若干关键帧的其中一对分区，对于任意一个评分模型，一对分区包括相对于所述分界线处在两相对侧的第一侧分区和第二侧分区，所述训练数据包括第一侧分区相对于所述分界线的镜像、和或第二侧分区相对于所述分界线的镜像；利用所述评分模型对有待评分的若干关键帧进行ASPECTS评分，获得ASPECTS评分结果。
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