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本发明公开了一种基于深度学习的CT影像颅内血栓检测及性质分类方法。包括对收集的卒中病人的头颅CTA数据进行预处理和数据增广，利用基于UNet改进的分割网络对颅内数据进行识别，确定血栓位置并给出不确定性估计，利用分类网络判断血栓渗透性质。本发明方法能够根据CT影像快速检测卒中病人潜在的血栓位置并判断血栓渗透性质，同时提供血栓检测可靠性参考，为医生临床快速诊断和确定取栓救治方案提供了依据，弥补了临床上依靠医生人工识别血栓位置和性质的缺憾，能够作为快速筛查工具提高诊断和救治效率。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112754511 A
(43)申请公布日 2021.05.07
(21)申请号 202110076042.3 G16H 30/40 (2018.01)
(22)申请日 2
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