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申请/专利权人：中山大学附属第一医院;华南理工大学
摘要：本申请公开了一种基于MR信号的膀胱肿瘤分类方法及设备，所述方法包括获取预设数量的训练MR图像；基于交互方式预先获取的各训练MR图像进行标注，以得到训练数据集；基于所述训练数据集构建膀胱肿瘤分类模型，并通过所述膀胱肿瘤分类模型对待分类MR序列进行膀胱肿瘤分类，以得到待分类MR序列对应的分类结果。本申请通过交互式样本标注和基于抠图的医学影像处理方法，结合医生的专业标注与人工智能技术，构建出有效的膀胱肿瘤分类模型，对待分类MR序列进行精确的膀胱肿瘤分类，从而得到智能化分类结果，为医生提供了更为精确的诊断信息，有效地提高了对膀胱癌的评估准确性。
主权项：1.一种基于MR信号的膀胱肿瘤分类方法，其特征在于，所述方法包括：基于交互方式预先获取的各训练MR图像进行标注，以得到训练数据集；基于所述训练数据集构建膀胱肿瘤分类模型，并通过所述膀胱肿瘤分类模型对待分类MR序列进行膀胱肿瘤分类，以得到待分类MR序列对应的分类结果；所述基于交互方式预先获取的各训练MR图像进行标注，具体包括：接收每张训练MR图像对应的候选标注信息；基于候选标注信息在训练MR图像中选取出膀胱图像，并显示所述膀胱图像，其中，所述膀胱图像包括膀胱壁及肿瘤区域；接收基于所述膀胱图像的控制指令；基于所述控制指令对所述标注信息进行处理，以得到携带有标注的训练MR图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学附属第一医院 华南理工大学 一种基于MR信号的膀胱肿瘤分类方法及相关装置
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