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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210817790.7 (22)申请日 2022.07.13 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114897900 A (43)申请公布日 2022.08.12 (73)专利权人 山东奥洛瑞医疗科技有限公司 地址 252000 山东省聊城市高新 技术产业 开发区黄山 南路136号 (72)发明人 陈博 赵广明 祁建军 (74)专利代理 机构 深圳叁众知识产权代理事务 所(普通合伙) 44434 专利代理师 董红娟 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01)G06T 7/73(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) 审查员 高丹丹 (54)发明名称 基于人工智能的乳腺核磁共振图像病灶定 位方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于人工智能的乳腺核 磁共振图像病灶定位方法, 涉及人工智 能领域。 主要包括: 将乳腺部位的核磁共振图像输入至预 先训练的CNN中, 获得初始的病灶概率; 在初始的 病灶概率小于概率阈值的情况下, 判定核磁共振 图像中不存在病灶, 否则, 执行如下步骤; 依次对 核磁共振图像中每一闭合区域进行遮挡, 并根据 遮挡后的核磁共振图像的病灶概率与核磁共振 图像的初始的病灶概率, 分别获得进行遮挡的每 一闭合区域对应的异常系数; 根据核磁共振图像 中每一像素点的像素值及其所在闭合区域的异 常系数, 分别获得每一像素点的相关系数, 以获 得核磁共振图像中的病灶。 本发 明实施例能够减 少医生进行病灶区域的定位所需时长 。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114897900 B 2022.09.23 CN 114897900 B 1.一种基于人工智能的乳腺核磁共 振图像病灶定位方法, 其特 征在于, 包括: S1、 将乳腺部位的核磁共振图像输入至预先训练的CNN中, 获得核磁共振图像的初始的 病灶概率, 所述病灶概 率为核磁共 振图像中存在病灶的概 率; S2、 在初始的病灶概率小于概率阈值的情况下, 判定核磁共振图像中不存在病灶, 否 则, 执行步骤S3 至S4; S3、 获得核磁共振图像 中各闭合区域, 分别 对每一闭合区域进行遮挡, 将遮挡后的核磁 共振图像再次输入至预先训练的CNN中, 获得遮挡后的核磁共振图像的病灶概率, 并根据遮 挡后的核磁共振图像的病灶概率与核磁共振图像的初始的病灶概率, 获得每一闭合区域对 应的异常系数; S4、 根据核磁共振图像中每一像素点的像素值及其所在闭合区域的异常系数, 分别获 得每一像素点的相关系数, 并将相关系数 大于预设阈值的像素点组成的区域作为病灶; 其中, 根据遮挡后的核磁共振图像的病灶概率与核磁共振图像的初始 的病灶概率, 获 得每一闭合区域对应的异常系数, 包括: 其中, 为进行遮挡的闭合区域对应的异常系数, 为遮挡后的核磁共振图像的病灶概 率, 为核磁共 振图像的初始的病灶概 率。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能的乳腺核磁共振图像病灶定位方法, 其特征在 于, 分别对每一闭合区域进行遮挡, 包括: 获取每一闭合区域以外其他 区域距离该闭合 区域最近的轮廓, 计算轮廓上像素点的第 一灰度均值; 将该闭合 区域中每一像素点的灰度值替换为该第 一灰度均值, 将灰度值替换后的该闭 合区域作为对该闭合区域的遮挡结果。 3.根据权利要求1所述的基于人工智能的乳腺核磁共振图像病灶定位方法, 其特征在 于, 预先训练的CN N的获得过程包括: 根据核磁共振图像中是否存在病灶, 将包含多 张乳腺部位的核磁共振图像的数据集划 分为正常数据集以及异常数据集; 利用正常数据集以及异常数据集对CN N进行训练, 训练完成后获得 预先训练的CN N。 4.根据权利要求1所述的基于人工智能的乳腺核磁共振图像病灶定位方法, 其特征在 于, 分别获得核磁共 振图像中各闭合区域, 包括: 对核磁共振图像进行边缘检测, 并对边缘检测结果进行基于边缘的分割, 提取出其中 所存在各闭合区域。 5.根据权利要求4所述的基于人工智能的乳腺核磁共振图像病灶定位方法, 其特征在 于, 边缘检测过程中所采用的算子为can ny算子。 6.根据权利要求1所述的基于人工智能的乳腺核磁共振图像病灶定位方法, 其特征在 于, 根据核磁共振图像中每一像素点的像素值及其所在闭合区域的异常系 数, 分别获得每 一像素点的相关系数, 包括:权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 114897900 B 2其中, 为核磁共振图像中第i个像素点的相关系数, 为核磁共振图像中第i个像素 点的灰度值, 为核磁共振图像中第i个像素点所在的闭合区域的边缘像素点的灰度均值, 为核磁共 振图像中第i个 像素点所在的闭合区域的异常系数。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 114897900 B 3
专利 基于人工智能的乳腺核磁共振图像病灶定位方法
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