摘要
本申请公开了一种基于自然语言处理技术的医学影像分割方法及系统,其通过获取医学影像和医学影像的自然语言描述,并采用基于深度学习神经网路的图像、文本处理分析算法来进行所述医学影像的分析和所述医学影像的自然语言描述的处理,以此来根据医学影像自然语言引导下的图像像素特征信息来智能地得到医学影像分割结果。通过该方法,可以更好地理解影像中的解剖结构和病变情况,同时能够处理医学影像的复杂纹理和模糊边界,使得分割结果更加符合医学专家的预期,从而提高了分割的准确性和效率。
技术关键词
医学影像特征
医学影像分割方法
自然语言
跨模态学习
自然语义
支持权重
像素
矩阵
医学影像分割系统
分割器
特征值
特征提取器
序列
池化特征
焦点
分词
医学影像数据
模块
模糊边界
系统为您推荐了相关专利信息
关键词
图像识别方法
自然语言
分类规则
图像识别装置
生成方法
生成系统
匹配模块
电数字数据处理技术
计算机设备
矩阵
训练语言模型
自然语言
关联关系分析
构建知识图谱
三元组
BP神经网络构建
评价特征
评价方法
图谱