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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法，包括获取同一个患者的具有时间序列的CT灌注源图像数据，并输入到上位机中利用软件进行配准，对配准后CT灌注源图像进行归一化处理和采样处理得到16个图像帧；将16个图像帧输入到LSTM‑UNET网络进行图像分割，得到具有目标区域标记的分割结果图像；LSTM‑UNET网络包括依次连接的双向ConvLSTM网络和SE‑Unet网络，在U‑Net基线网络的4个编码器分支之间分别插入一个多尺度SE模块构成SE‑Unet网络。本发明利用CT灌注源数据中的时序信息，提高了脑梗死区域的图像分割能力，获得更精确的分割结果。

主权项：1.基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法，其特征在于：获取同一个患者的具有时间序列的CT灌注源图像数据，并输入到上位机中利用软件进行配准，获得配准后CT灌注源图像；对配准后CT灌注源图像进行归一化处理，然后进行采样处理得到16个图像帧；将16个图像帧输入到LSTM-UNET网络进行图像分割，得到具有目标区域标记的分割结果图像，并在上位机中显示输出分割结果图像；所述LSTM-UNET网络包括依次连接的双向ConvLSTM网络和SE-Unet网络，SE-Unet网络包括在U-Net基线网络的4个编码器分支之间分别插入一个多尺度SE模块，前一个编码器分支的输出为多尺度SE模块的输入，多尺度SE模块的输出为后一个编码器分支的输入；所述采样处理为：将所述归一化后的每组CT灌注源图像，除时间维度以外的三个空间维度，包括长、宽和切片进行求和，得到一条总的时间-密度曲线，对时间-密度曲线采用三次样条插值法进行平滑，以时间--密度曲线增强起始点为起点，衰退结束时间点为终点，在该时间间隔之间均匀采样获得所述16个图像帧；所述多尺度SE模块包括Squeeze操作与Excitation操作，Squeeze操作采用的自注意力的机制，在同一输入特征图上计算其权重，然后将权重应用到该特征图中；Excitation操作为一个分支结构，由一个全连接层和两个后融合的分支构成，两个分支均包含两个激活函数和一个全连接层，分支中的全连接层的降维参数分别设置为4和8。

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权利要求：

百度查询： 浙江大学 基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法