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申请/专利权人：川北医学院附属医院

摘要：本发明公开了一种三叉神经磁共振成像分割分类系统，包括三叉神经磁共振成像分割子系统和三叉神经痛鉴别分类子系统；三叉神经磁共振成像分割子系统用于分割三叉神经整个分支，并为三叉神经痛鉴别分类子系统划分关注区域；三叉神经痛鉴别分类子系统用于识别三叉神经痛患者与正常人，并对其进行分类。本发明的有益效果是：基于三叉神经的形态学结构的损失函数，将易分割的三叉神经根和神经节与难分割三叉神经分支分别通过对应方式进行分离，从而对三叉神经所有三个分支完全自动分割，同时因为难分割区域中的损失相对较高，从而将大权重分配给难分割区域，小权重分配给易分割区域，进而该损失函数会优先优化难分割区域的损失，提高了分割效果。

主权项：1.一种三叉神经磁共振成像分割分类系统，其特征在于：包括三叉神经磁共振成像分割子系统和三叉神经痛鉴别分类子系统；所述三叉神经磁共振成像分割子系统用于分割三叉神经整个分支，并为三叉神经痛鉴别分类子系统划分关注区域；所述三叉神经痛鉴别分类子系统用于识别三叉神经痛患者与正常人，并对其进行分类；所述三叉神经磁共振成像分割子系统分割训练的步骤如下：S1：收集并标记三叉神经所有三个分支；S2：对数据进行预处理，并设置训练集、验证集和测试集，其比例为7∶1∶2；S3：根据任务需求选择深度学习模型和超参数；S4：根据形态学结构将三叉神经根和神经节与三叉神经分支进行分离，并通过损失函数对分割区域进行优化，损失函数为： ；其中，为原始手动标注区域，为核心三叉神经根及神经节，为三叉神经分支和外围的三叉神经根及神经节，和为与损失之间的权重平衡参数；当损失函数为系数损失函数时， ；当损失函数为时， ；将系数损失函数和作为网络训练的损失函数， ；其中，为损失与损失之间的权重平衡参数；最终的损失函数为： ；其中，为损失与损失之间的权重平衡参数，为原始手动标注区域，为核心三叉神经根及神经节，为三叉神经分支和外围的三叉神经根及神经节，和为与损失之间的权重平衡参数；S5：从训练集中随机选择样本数量，将这些样本偏置场校正后读取到模型中，并根据采样方式从每个样本的范围内随机采取固定大小和分辨率的图像块，对其进行数据增强，并对图像进行归一化；S6：通过前向传播，图像逐层通过网络中的各个神经元，生成三叉神经分割结果，根据损失函数计算三叉神经分割结果与三叉神经手工标记之间的损失并计算梯度，使用反向传播算法更新模型参数；S7：重复步骤S5和步骤S6，将整个训练集数据遍历一遍，再重复此步骤，直至达到最大迭代次数；S8：通过验证集数据评估模型，检测系数、召回率和精确度指标，选择最优模型；S9：使用测试集数据对最优模型进行测试，得到测试集的系数、召回率和精确度指标。

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