摘要
本发明属于图像处理技术领域,涉及一种面向医学影像的基于多层级一致性的虚拟模态成像计算方法,包括:获取原始B超声图像和真实弹性超声图像的配对数据;通过特征编码提取特征图;对提取特征图进行解码,生成虚拟弹性超声图像;在训练阶段,通过多层级一致性约束,对虚拟弹性超声图像进行监督学习,以优化图像模态转换模型;在推理阶段,应用训练好的虚拟模态生成模型将新B超声图像转换为虚拟弹性超声图像,并进行结节诊断;本发明能够在硬件不支持多模态医学影像成像时,通过神经网络计算实现对虚拟模态医学影像的获取,可以在不改变超声探头硬件的情况下实现弹性图的成像,为临床诊断提供更充分的影像学信息。
技术关键词
计算方法
层级
成像
融合卷积神经网络
面向医学影像
多模态医学影像
样本
卷积解码器
像素
编码器结构
图像处理技术
多层感知机
聚类方法
阶段
参数
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不确定性特征
脑肿瘤分割
特征提取模块
冠状
医学图像分析技术
智能移动终端
设备点检管理系统
实时监测数据
数据采集模块
服务器