基于CTA图像的颈动脉斑块检测模型训练方法

本发明公开了基于CTA图像的颈动脉斑块检测模型训练方法，具体涉及心脑血管技术领域，通过收集大量患者的CTA图像数据，并创新性地采用了ResUNet结合金字塔场景解析网络PSPNet的网络架构进行模型构建，实现了对颈动脉斑块的自动、高效且准确的检测。模型可以有效的自动识别斑块形态以及斑块位置，解决了传统斑块检测方法依赖医生经验、主观性强及人工分析耗时长的问题。本发明的模型可作为临床医生的辅助工具，提高诊断效率和准确性，具有重要的临床应用价值。