一种基于改进型Unet的CT图脑出血自动检测系统

摘要

本发明公开了一种基于改进型Unet的CT图脑出血自动检测系统，包括图像预处理模块，用于获取脑部CT图像，并对脑部CT图像提取脑实质后进行裁剪和缩放处理；脑出血区域检测模块，采用改进的Unet网络对提取脑实质的脑部CT图像标记脑出血区域的位置；改进的Unet网络包括RCSP卷积模块、CBL4卷积模块、特征金字塔注意力机制模块、多尺度特征跳跃连接模块和输出模块；数据分析模块，用于估算出血总体积和生成颅脑出血区域三维成像。本发明实现脑出血自动检测和出血区域总体积估算与三维成像，有效地减少了人工分割的主观误差和医生的工作量，为临床决策提供了有效的数据支撑，并且实现了Unet来检测脑出血，利用了CT图像中的更多的上下文的语义信息，检测准确率更高。