基于磁共振成像和深度学习的脑部图像分类方法及设备

本发明涉及一种基于磁共振成像和深度学习的脑部图像分类方法及设备，所述方法包括以下步骤：获取待分类的原始MRI扫描图像数据，进行预处理，获得三维MRI图像；将所述三维MRI图像作为一经训练的分类网络模型的输入，获得最终分类结果；其中，所述分类网络模型对所述三维MRI图像分别沿轴状面、矢状面和冠状面进行3D到2D的特征维度转换，分别通过轴状位基分类器、矢状位基分类器和冠状位基分类器获得对应的初始分类结果，再对多个所述初始分类结果进行集成融合，获得所述最终分类结果。与现有技术相比，本发明具有分类精度高、模型复杂度低等优点。