一种颅内动脉瘤图像检测方法、系统、设备及介质

本发明属于医学图像处理技术领域，具体公开了一种颅内动脉瘤图像检测方法、系统、设备及介质。本发明在3D U‑Net模型的基础上通过引入了上下文感知金字塔特征提取模块、通道注意模块与多尺度卷积模块进行改进，加深了对图像深层上下文特征、图像浅层的边缘以及轮廓等特征信息的提取，为解码器端提供更多具有通道权重信息的深度特征，提高模型的全局学习能力，使其更适用于颅内动脉瘤小目标检测任务，有效地提高了颅内动脉瘤的检测性能。本发明所提基于多层感知机的轻量化3D MAU‑Net检测模型，能够在保证不显著影响检测性能得前提下，具有较少的参数、较高的训练速度以及较低的计算复杂度。

《一种颅内动脉瘤图像检测方法、系统、设备及介质》是一发明专利，专利号为 2023117036512，当前法律状态为已下证，由山东科技大学提出申请，发明人为刘庆一;王可心;王以军;白培瑞;韩超;杨光，申请日期为2023-12-13，公开（公告）日期为2024-01-12，国际专利分类号（IPC）为 G06T7/00(2017.01)I;G06T7/12(2017.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/08(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：（医学图像处理，颅内动脉瘤检测）。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，具体公开了一种颅内动脉瘤图像检测方法、系统、设备及介质。本发明在3D U‑Net模型的基础上通过引入了上下文感知金字塔特征提取模块、通道注意模块与多尺度卷积模块进行改进，加深了对图像深层上下文特征、图像浅层的边缘以及轮廓等特征信息的提取，为解码器端提供更多具有通道权重信息的深度特征，提高模型的全局学习能力，使其更适用于颅内动脉瘤小目标检测任务，有效地提高了颅内动脉瘤的检测性能。本发明所提基于多层感知机的轻量化3D MAU‑Net检测模型，能够在保证不显著影响检测性能得前提下，具有较少的参数、较高的训练速度以及较低的计算复杂度。

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