基于深度学习的医学图像重点区域解释和医学报告生成方法

本发明公开了一种基于自注意力和稀疏注意力机制的医学图像分类及自动医学报告生成方法。该方法结合卷积神经网络(CNN)、自注意力机制和稀疏注意力机制，能够有效提取医学图像的局部和全局特征，专注于关键图像区域，从而提高医学图像分类的准确性，并自动生成对应的医学报告。首先，该方法通过卷积神经网络对输入的医学图像进行预处理，以提取局部特征；随后，利用自注意力机制计算图像块之间的全局依赖关系，增强对图像整体信息的捕捉；接着，通过稀疏注意力机制筛选出对分类任务重要的图像块，减少冗余信息。最终，方法根据关键图像块生成医学诊断报告，提供可解释的分类结果。该发明适用于各种医学图像诊断场景，有助于减轻医生工作负担，提高诊断效率。