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申请/专利权人：西安交通大学医学院第一附属医院

摘要：本发明公开了一种脑磁共振图像的脑损伤区域检测方法、装置和设备，涉及图像处理技术领域。本发明先获取婴幼儿的历史脑磁共振图像作为样本图像并标注，以及提取其T1WI和T2WI成像序列得到训练数据，再基于ResNet网络，将卷积增强模块和多个BasicBlock模块依次串联形成支路，将两个所说的支路并联形成双分支结构，并在双分支结构后串联交叉模态注意力模块、多个BasicBlock模块和分类层，构建改进型ResNet网络模型，之后对其训练得到脑损伤检测模型，最后提取待检测的婴幼儿的脑磁共振图像的不同成像序列，并通过脑损伤检测模型进行检测。本发明对婴幼儿的磁共振图像中脑损伤区域检测准确度较高。

主权项：1.一种脑磁共振图像的脑损伤区域检测方法，其特征在于，包括：获取婴幼儿的历史脑磁共振图像作为样本图像，标注各样本图像中的目标脑损伤区域，并提取各样本图像的T1WI成像序列和T2WI成像序列；基于ResNet网络，将卷积增强模块和多个BasicBlock模块依次串联形成支路，将两个所述支路并联形成双分支结构，并在双分支结构后依次串联交叉模态注意力模块、多个BasicBlock模块和分类层，构建改进型ResNet网络模型；将各样本图像的T1WI成像序列和T2WI成像序列分别输入改进型ResNet网络模型，获取各样本图像的预测脑损伤区域；并以最小化样本图像的目标脑损伤区域和预测脑损伤区域之间的偏差为优化目标，对改进型ResNet网络模型进行训练，得到脑损伤检测模型；提取待检测的婴幼儿的脑磁共振图像的T1WI成像序列和T2WI成像序列，并对应输入脑损伤检测模型中双分支结构的两个支路，提取第一脑损伤特征图和第二脑损伤特征图；通过交叉模态注意力模块将第一脑损伤特征图和第二脑损伤特征图基于颜色通道和空间位置进行特征融合，得到融合特征图；再通过后续的多个BasicBlock模块进行深度脑损伤特征提取以获取深度脑损伤特征图，并通过分类层进行检测，确定待检测的脑磁共振图像的脑损伤区域；其中，所述交叉模态注意力模块包括三个接口；所述通过交叉模态注意力模块将第一脑损伤特征图和第二脑损伤特征图基于颜色通道和空间位置进行融合，得到融合特征图，包括：通过交叉模态注意力模块的第一接口对第一脑损伤特征图进行卷积并重塑尺寸，得到重塑后的第一脑损伤特征图；通过交叉模态注意力模块的第二接口对第二脑损伤特征图进行卷积并重塑尺寸，得到重塑后的第二脑损伤特征图，并将其与重塑后的第一脑损伤特征图进行点乘及归一化处理，得到初始融合特征图；通过交叉模态注意力模块的第三接口对第二脑损伤特征图进行卷积并重塑尺寸，得到再重塑后的第二脑损伤特征图，并将其与初始融合特征图进行点乘及重塑尺寸，得到最终的融合特征图。

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权利要求：

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