摘要
本发明实施例公开了一种结合RPN和解剖信息的脑微出血精准检测与定位方法,基于一种基于深度学习的脑微出血精准检测与定位模型实现,所述模型包括候选区域检测模块和解剖定位模块,所述方法包括:获取同一患者的脑部图像经所述候选区域检测模块得到的至少一个脑微出血候选区域,以及经所述解剖定位模块得到的至少一个脑部解剖区域;计算各候选区域与相交的各解剖区域的空间重叠度和结构特征相似度;根据各空间重叠度和结构特征相似度,以及对应的阈值,将不匹配的候选区域置信度调低。本实施例提供了一种有效的模型使用和训练方法,能够降低假阳性率,提高检测效率。