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申请/专利权人：澳门理工大学

摘要：本发明公开了多任务乳腺密度分类方法、系统、计算机装置及存储介质，该方法包括采集患者往期的乳房钼靶图像以及与之相对应的乳房MR图像；对乳房钼靶图像进行BI‑RADS密度分级等级标记和传统算法致密组织密度标记，对乳房MR图像进行MR三维致密组织密度标记；利用乳房钼靶图像和标记好的三种标签对多任务乳腺密度分类模型进行训练和测试；将患者当前的乳房钼靶图像输入训练好的模型中进行处理，得出BI‑RADS密度分级等级结果，同时推断出传统算法致密组织密度、MR三维致密组织密度，并生成对应的像素级别密度图。本发明可应用于钼靶图像的BI‑RADS密度分级和致密组织占比推算任务中，有望辅助诊断和制定个性化治疗方案。

主权项：1.一种多任务乳腺密度分类方法，其特征在于，包括：S100、采集患者往期的乳房钼靶图像以及与之相对应的乳房核磁共振图像；S200、对乳房钼靶图像进行BI-RADS密度分级等级标记和传统算法致密组织密度标记，同时对乳房核磁共振图像进行MR三维致密组织密度标记，并分别制成表格形式的标签；其中，S201、标记BI-RADS密度分级等级的方法为：根据放射科医生对数据集中每幅乳房钼靶图像的判断，标注出当前所有乳房钼靶图像的BI-RADS密度分级等级；S202、标记传统算法致密组织密度的方法为：首先采用基于物理学的腺体组织体积计算方法计算乳房钼靶图像中腺体组织的体积，然后采用几何模型计算患者乳房的总体积，最后根据得到的乳房总体积与腺体组织体积，计算出乳房钼靶图像中致密组织的占比百分数，即传统算法致密组织密度；S203、标记MR三维致密组织密度的方法为：通过标注乳房核磁共振图像中的三维致密组织，得到乳房核磁共振图像中的三维致密组织的占比百分数，即MR三维致密组织密度；S300、将采集到的乳房钼靶图像作为数据集，并利用标记好的BI-RADS等级标签、传统算法致密组织密度标签、MR三维致密组织密度标签一起对多任务乳腺密度分类模型进行训练和测试；S400、将患者当前的乳房钼靶图像输入训练好的多任务乳腺密度分类模型中进行处理，得出与其对应的BI-RADS密度分级等级结果，同时推断出与其对应的传统算法致密组织密度和MR三维致密组织密度，以及生成对应的像素级别密度图。

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权利要求：

百度查询： 澳门理工大学 多任务乳腺密度分类方法、系统、计算机装置及存储介质