基于动态地图损失神经网络的CT颅内出血检测系统

摘要

本发明提供了一种基于动态地图损失神经网络的CT颅内出血检测系统，本发明利用动态地图损失函数，减少了掩膜边界处的错误标注引起的模型偏差，配合U‑net网络，动态调整标注掩膜边界处的像素值在计算损失时的权重，让模型可以学习到应该学习到的知识，忽略边界处可能的错误知识。本发明能够动态调整出血区域边缘参与损失计算的权重，降低边缘错误标记像素对模型调整的影响。使模型可以较准确的拟合出血区域，精确计算出血量。