摘要
本发明公开了基于多尺度跨模态对齐网络的影像模态转换方法及系统,涉及医学影像处理技术领域,该方法包括:获取医学影像,并对医学影像进行预处理;利用深度学习网络提取预处理后的医学影像特征,并引入多注意力机制进行特征融合;基于融合后的特征进行医学影像的重建,并对重建后的医学影像进行优化处理。本发明通过融合多尺度特征提取、跨模态对齐、图像解码路径信息及损失函数,显著增强了医学影像的转换效能,有效降低了伪影和噪声的干扰,进而更加精准地捕捉并保留了医学影像中的细节特征与全局结构信息。
技术关键词
跨模态
转换方法
深度学习网络提取
注意力机制
医学影像特征
模态特征
解码器
融合特征
深度学习模型
网络结构
动态
全局结构信息
多尺度特征提取
损失函数优化
深度学习框架
转换效能
系统为您推荐了相关专利信息
面向多模态数据
分类分级方法
多维度评估方法
深度学习模型
Word2Vec模型
多层级特征
对齐模块
特征提取网络
地物特征
深度特征提取
行人轨迹预测方法
轨迹特征
邻居
模式
多头注意力机制
通信特征
电力通信网络
分析方法
通信链路
大数据
系统控制方法
语义图谱
控制策略模型
识别置信度
策略优化方法