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申请/专利权人：中国人民解放军陆军军医大学

摘要：本发明提供了基于CT影像的颅内出血解剖学识别与定位方法及系统。方法为：对颅内出血CT序列图像进行处理获得横断面上每张CT影像对应的血肿识别与定位结果，包括出血亚型类别和用边界框标记的血肿位置信息；对于血肿识别与定位结果为脑区出血的：输入边界框标记区域子图像至第一分割模型获得血肿边界；通过生成对抗网络获得生成CT影像；输入生成CT影像至第二分割模型获得脑区分割边界；通过血肿边界和脑区分割边界相交确定血肿所在分区，输出血肿识别与定位结果和血肿所在分区名称。为避免血肿区域对脑区的分区产生干扰，利用生成CT影像获得脑区分割边界，血肿边界和脑区分割边界相交获得血肿所在分区名称，实现精准解剖学定位。

主权项：1.基于CT影像的颅内出血解剖学识别与定位方法，其特征在于，包括：获取颅内出血CT序列图像；利用颅内出血亚型识别与定位模型对颅内出血CT序列图像进行处理，获得横断面上每张CT影像对应的血肿识别与定位结果，血肿识别与定位结果包括出血亚型类别和用边界框标记的血肿位置信息；所述颅内出血亚型识别与定位模型通过构建的颅内出血多中心大数据集训练获得；对于血肿识别与定位结果为无血肿的CT影像，进入下一个CT影像处理；对于血肿识别与定位结果为非脑区出血的CT影像：输出血肿识别与定位结果；对于血肿识别与定位结果为脑区出血的CT影像：输入CT影像对应的边界框标记区域子图像至第一分割模型获得血肿边界；通过生成式对抗网络生成CT影像对应的生成CT影像；输入生成CT影像至第二分割模型获得脑区分割边界；通过血肿边界和脑区分割边界相交确定CT影像中血肿在脑区中的分区，输出CT影像的血肿识别与定位结果和CT影像中血肿在脑区中的分区名称；其中，利用颅内出血亚型识别与定位模型对颅内出血CT序列图像进行处理，获得横断面上每张CT影像对应的血肿3D识别与定位结果，包括：将横断面CT序列的CT影像依次输入预先训练好的颅内出血亚型识别与定位模型，获得横断面上每张CT影像对应的初始血肿识别与定位结果，基于横断面上每张CT影像对应的初始血肿识别与定位结果获取横断面上3D边界框坐标；统计横断面2D层面获得的边界框类型，按照多数投票方式确定3D检测的出血亚型类别；分别从颅内出血CT序列图像中重构获取冠状面CT序列和矢状面CT序列；将冠状面CT影像依次输入预先训练好的颅内出血亚型识别与定位模型，获得冠状面上每张CT影像对应的血肿识别与定位结果，基于冠状面上每张CT影像对应的血肿识别与定位结果获取冠状面上3D边界框坐标；将矢状面CT影像依次输入预先训练好的颅内出血亚型识别与定位模型，获得矢状面上每张CT影像对应的血肿识别与定位结果，基于矢状面上每张CT影像对应的血肿识别与定位结果获取矢状面上3D边界框坐标；基于横断面上3D边界框坐标、矢状面上3D边界框坐标和冠状面上3D边界框坐标获得最终3D边界框；将最终3D边界框映射到横断面上，获得横断面上每张CT影像对应的用边界框标记的血肿位置信息。

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百度查询： 中国人民解放军陆军军医大学 基于CT影像的颅内出血解剖学识别与定位方法及系统