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申请/专利权人：深圳市铱硙医疗科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于脑部影像的脑卒中预警方法和系统，其中所述方法包括：获取患者的核磁共振脑血管造影MRA图像和患者的脑部核磁共振MRI图像；将所述MRA图像输入预先训练好的卷积神经网络模型得到患者的脑血管的衰弱值；判断所述脑血管的衰弱值与所述患者年龄的比值是否大于预设阈值；如果是，则获取所述患者的脑部核磁共振MRI图像；将所述MRI图像输入预先训练好的深层神经网络模型，得到第一预警指数；基于所述第一预警指数判断所述患者罹患脑卒中的风险。本发明通过采用卷积神经网络模型对MRA图像和MRI图像进行处理，得到直观的预警指数，从而提高对患者罹患脑卒中的风险判断的准确性。
主权项：1.一种基于多种脑部图像的脑卒中预警方法，包括以下步骤：获取患者的核磁共振脑血管造影MRA图像和患者的脑部核磁共振MRI图像；将所述MRA图像输入预先训练好的卷积神经网络模型得到患者的脑血管的衰弱值；判断所述脑血管的衰弱值与所述患者年龄的比值是否大于预设阈值；如果是，则获取所述患者的脑部核磁共振MRI图像；将所述MRI图像输入预先训练好的深层神经网络模型，得到第一预警指数；所述将所述MRI图像输入预先训练好的深层神经网络模型，得到第一预警指数，包括：将所述患者六个方向的所述MRI图像输入所述深层神经网络模型；自动检测所述MRI图像中是否存在病变；如果是，则确定针对探测到的病变最优化的边界框的尺寸并进行剪切；基于预测剪切的部分的图像，得到第一预警指数；所述深层神经网络模型包括合并层，其包括一组卷积层和一组反卷积层，所述一组卷积层和一组反卷积层分别对卷积运算和反卷积运算进行并行处理，以在池化层和重复的卷积层中的任意一个卷积层中消除噪声，并且将分别通过所述一组卷积层和反卷积层的特征图合并为一个并传递至全连接层；基于所述第一预警指数判断所述患者罹患脑卒中的风险。
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权利要求：
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