一种基于脑MRI图像和机器学习的脑瘫早期预测方法及系统

    公开(公告)号:CN117694865A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311423319.0

    申请日:2023-10-30

    Abstract: 本申请实施例涉及图像处理和人工智能技术领域,特别涉及一种基于脑MRI图像和机器学习的脑瘫早期预测方法及系统,该方法包括以下步骤:首先,基于脑MRI数据集,确定若干个与脑瘫高度相关的关键脑区;将脑MRI数据集中不同层厚的MRI数据重建为薄层MRI数据;然后,将薄层MRI数据中的图像进行预处理,得到图像数据;并对关键脑区进行分割,得到分割后的关键脑区;在分割后的关键脑区范围内,对脑MRI数据集的影像组学特征依次进行特征提取、筛选,得到重要特征;最后,将重要特征输入机器学习模型,基于分类标签进行疾病分类,得到有无脑瘫的分类结果。本申请提供的方法通过对关键脑区的分割和特征提取,并结合机器学习算法,实现对脑瘫的早期智能预测。

    一种用于三维热断层成像的有限元重建方法

    公开(公告)号:CN113989457A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111249274.0

    申请日:2021-10-26

    Abstract: 本发明公开了一种用于三维热断层成像的有限元重建方法,包括步骤:步骤一:通过计算机断层成像和结构磁共振功能成像,确定重建生物体几何结构与热生理参数;步骤二:利用已确定的热生理参数构建先验知识矩阵;步骤三:利用构建后的矩阵,测量获得边界温度作为初始输入;步骤四:构建边界温度与体内热源关系,并依据其进行热源分布求解;步骤五:求解完成后,获得集成体内温度与热源分布的热断层成像。本发明利用热生理参数构建先验知识矩阵,并将测量获得边界温度作为初始输入。通过构建边界温度与体内热源关系,并依据其进行热源分布求解,获得集成体内温度与热源分布的热断层成像。

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