一种基于深度学习的致痫灶三维自动定位系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的致痫灶三维自动定位系统，该系统包括：PET图像采集和标记模块；PET图像与标准对称脑模版的配准模块；PET图像数据预处理模块，生成左右脑图像块的镜像对；孪生网络SiameseNet训练模块，包含两个共享权重参数的深度残差卷积神经网络，输出层连接多层感知机和softmax层，利用携带致痫灶的图像和正常图像的训练集对所述网络进行训练获得网络模型；分类模块和致痫灶定位模块，利用训练好的网络模型对新输入的PET图像生成概率热图，先通过分类器判断图像为正常或者携带致痫灶样本，再预测致痫灶区域的位置。该系统通过引入图像块的镜像对和孪生网络SiameseNet，来自动定位PET图像的致痫灶，能有效地提高致痫灶定位的准确度和效率，并具有较高的鲁棒性。