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申请/专利权人：暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
摘要：本申请属于人工智能和数字医疗领域，涉及一种头颅MRI图像的分类方法，包括获取WUS患者的头颅MRI多序列图像组成的图像数据集；将图像数据集输入预构建的深度神经网络模型，得到预测时间分类结果；基于预设的损失函数计算预测时间分类结果和对应的发病时间标签之间的损失值；根据损失值分别调整模型的网络权重参数，继续迭代训练，直至深度神经网络模型训练结束，输出最终的模型作为图像分类模型；将目标头颅MRI多序列图像输入图像分类模型中进行分类。本申请还提供一种头颅MRI图像的分类装置、计算机设备及存储介质。本申请在提高分割的准确度的同时提高图像对应的发病时间的分类准确度。
主权项：1.一种头颅MRI图像的分类方法，其特征在于，包括下述步骤：获取WUS患者的头颅MRI多序列图像组成的图像数据集，所述图像数据集中的每张MRI图像携带有对应的发病时间标签；将所述图像数据集输入预构建的深度神经网络模型，得到预测时间分类结果，所述深度神经网络模型包括多序列特征提取单元、病灶分割单元以及分类单元；基于预设的损失函数计算所述预测时间分类结果和对应的所述发病时间标签之间的损失值；根据所述损失值分别调整所述多序列特征提取单元、所述病灶分割单元以及所述分类单元的网络权重参数，继续迭代训练，直至所述深度神经网络模型训练结束，输出最终的模型作为图像分类模型；获取目标WUS患者的目标头颅MRI多序列图像，将所述目标头颅MRI多序列图像输入所述图像分类模型中进行分类，得到时间分类类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院) 头颅MRI图像的分类方法、装置、计算机设备及存储介质
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