一种基于卷积神经网络的心脏磁共振图像检测方法

本发明提供了一种基于卷积神经网络的心脏磁共振图像检测方法，涉及图像检测技术领域。包括：采集待检测的心脏MR图像；对MR图像进行去噪，得到去噪后的MR图像；将去噪后的MR图像输入到训练完成的卷积神经网络中，得到中间层的特征图；利用回归网络算法对去噪后的MR图像进行关键点的边界框位置预测，得到边界框位置；利用分割网络对MR图像进行分割，得到左心室的分割掩膜；将左心室的分割掩膜与中间层的特征图进行融合，得到综合特征图；利用图论方法和边界框位置对综合特征图进行关键点优化，得到优化图像；对优化图像进行局部最大值搜索，得到关键点检测结果。本发明解决了现有技术中对于图像关键点的检测存在精度低下的问题。