基于神经网络融合模型的头颅灌注图像分析

• 作 者: 何洪林 赵育新 钱俊 黄文才
• 机 构: 广州军区武汉总医院,武汉大学印刷与包装系
• 出 处: 医疗卫生装备
• 发表日期: 2013年1期
• 关键词: 灌注成像 机器学习 融合模型 神经网络 perfusion imaging machine learning integration model neur

目的：针对脑血管疾病的常见诊断手段中存在一定程度的不足和局限，探讨用智能化混合融合模型进行诊断。方法：综合多例头颅灌注图像，利用神经网络融合模型的原理方法，对单参数图像和原始灰阶图像进行多重融合分析。结果：实现头颅灌注成像多参数图像综合分析立体化和自动化。结论：基于神经网络融合模型的头颅灌注图像分析方法，可以有效实现脑血管疾病诊断的智能化。