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公开(公告)号:CN113538380B
公开(公告)日:2022-04-22
申请号:CN202110807378.2
申请日:2021-07-16
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/28 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H30/40
Abstract: 本发明公开了一种经颅超声的黑质高回声强度定量化分析方法,包括如下步骤:1)获取患者的TCS原始图片和对应的临床医生判读后的标注图片,并随机分为训练集和测试集;2)对训练集深度学习对抗网络并进行网络训练,建立分析黑质回声图像的模型;3)采用测试集对分析黑质回声图像的模型进行验证;4)将待测患者生成的预测图像先转化为灰度图像,再转化为二值化图像;5)进行灰度值形态学分析,提取出中脑内部的左右黑质高回声区域图像;6)提取特征参数;7)计算得到黑质高回声总强度值。本发明经颅超声的黑质高回声强度定量化分析方法能够实现定量化判读和分析黑质高回声,使黑质回声变化更加直观,辅助临床医生提高对PD的识别和诊断能力。
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公开(公告)号:CN113538380A
公开(公告)日:2021-10-22
申请号:CN202110807378.2
申请日:2021-07-16
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06K9/32 , G06K9/38 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H30/40
Abstract: 本发明公开了一种经颅超声的黑质高回声强度定量化分析方法,包括如下步骤:1)获取患者的TCS原始图片和对应的临床医生判读后的标注图片,并随机分为训练集和测试集;2)对训练集深度学习对抗网络并进行网络训练,建立分析黑质回声图像的模型;3)采用测试集对分析黑质回声图像的模型进行验证;4)将待测患者生成的预测图像先转化为灰度图像,再转化为二值化图像;5)进行灰度值形态学分析,提取出中脑内部的左右黑质高回声区域图像;6)提取特征参数;7)计算得到黑质高回声总强度值。本发明经颅超声的黑质高回声强度定量化分析方法能够实现定量化判读和分析黑质高回声,使黑质回声变化更加直观,辅助临床医生提高对PD的识别和诊断能力。
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