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基于动态自适应网络的多参数乳腺磁共振图像分割方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-11-01 14:33:30
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：天津市滨海新区| 宋学姮 | 2023-11-10 09:12:18
本发明实施例提供了的基于动态自适应网络的多参数乳腺磁共振图像分割方法，应用于医学影像技术领域，通过获取多参数磁共振样本图像；将所述多参数磁共振样本图像输入待训练的图像分割模型，对所述待训练的图像分割模型进行训练，得到训练后的图像分割模型；获取单参数磁共振样本图像；将所述单参数磁共振样本图像输入训练后的图像分割模型对所述训练后的图像分割模型进行测试，当测试成功时，得到训练好的图像分割模型；获取待识别的磁共振图像；将所述待识别的磁共振图像输入所述训练好的图像分割模型，得到所述待识别的磁共振图像中的乳腺病变区域的信息。从而降低图像分割模型的训练过程中对样本图像的要求。
一种基于动态自适应网络的多参数乳腺磁共振图像分割方法，其特征在于，包括：
获取多参数磁共振样本图像，其中，所述多参数磁共振样本图像中包括包含乳腺病变区域的磁共振样本图像；
将所述多参数磁共振样本图像输入待训练的图像分割模型，对所述待训练的图像分割模型进行训练，得到训练后的图像分割模型，其中，所述待训练的图像分割模型为动态自适应网络模型；
获取单参数磁共振样本图像；
将所述单参数磁共振样本图像输入训练后的图像分割模型对所述训练后的图像分割模型进行测试，当测试成功时，得到训练好的图像分割模型；
获取待识别的磁共振图像；
将所述待识别的磁共振图像输入所述训练好的图像分割模型，得到所述待识别的磁共振图像中的乳腺病变区域的信息。
乳腺癌诊断： 乳腺磁共振图像分割可以帮助医生准确地定位和识别乳腺肿瘤，从而指导乳腺癌的诊断和治疗。
乳腺病变分析： 通过对乳腺磁共振图像进行分割，可以对乳腺病变进行定量分析，如病变的大小、形状、位置等，有助于评估病变的严重程度和进展情况。
手术规划： 分割乳腺磁共振图像可以为乳腺手术的规划提供重要的信息，例如确定手术切除范围和保护重要组织结构。
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数据准备： 收集乳腺磁共振图像数据，包括多个参数的图像，如T1加权图像、T2加权图像、动态增强图像等。
网络架构： 设计动态自适应网络的架构，该网络具有多个分支，每个分支用于处理不同的参数图像。每个分支都包括多个卷积层、池化层和全连接层，以提取图像特征。
动态自适应： 在网络中引入动态自适应机制，通过学习权重来自适应地融合不同参数图像的特征，以获得更准确的分割结果。
训练和优化： 使用已标记的乳腺磁共振图像数据对网络进行训练，并通过优化算法来调整网络参数，以使网络能够准确地分割乳腺组织。
分割预测： 使用训练好的网络对新的乳腺磁共振图像进行分割预测，得到乳腺组织的分割结果。
技术转让
基于动态自适应网络的多参数乳腺磁共振图像分割方法在医学影像领域中具有广泛的应用前景，可以提高乳腺疾病的诊断和治疗效果，为医生提供更全面、准确的患者信息。
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