公开(公告)号：CN115810122A

公开(公告)日：2023-03-17

申请号：CN202211492790.0

申请日：2022-11-25

Applicant: 郑州轻工业大学 ,  宜城市人民医院

Inventor： 朱付保 ,  王治国 ,  周官斌 ,  李茏玺 ,  姚妮

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  G06T17/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于SPECT/CT检测甲状腺相关眼病活动性的深度学习方法，包括眼外肌分割阶段和活动性分期的分类两个阶段，在眼外肌分割阶段，首先对眼部的CT图像进行三维重建，并训练眼外肌语义分割模型，最后使用训练好的眼外肌分割模型得到测试集中的眼外肌掩码；在判断甲状腺相关眼病是否处于活动期的分类阶段，将眼外肌掩码、SPECT和CT图像组成三通道数据，并使用三通道数据训练分类模型，将SPECT/CT图像和病人的眼外肌掩码结合成三通道图像输入分类模型，最终通过训练好的分类模型输出甲状腺相关眼病活动性。通过两阶段的深度学习方法实现自动分类甲状腺相关眼病的活动性。