摘要
本发明涉及医学人工智能技术领域,具体为一种基于三维注意力机制的图像提取方法,步骤如下:创建数据集,再将数据集划分为训练集和测试集;对训练集和测试集进行裁剪,再将裁剪后的图像转换为统一格式,得到预处理后的训练集和测试集;构建网络结构,并对其进行配置,将预处理后的训练集输入至网络结构进行训练,多次迭代训练过程,不断更新网络结构参数,保存训练中得到的最优权重和偏置量,完成对网络结构的训练;将保存的最优权重和偏置量、预处理后的测试集中的图像数据输入至训练好后的网络结构中,输出最终预处理后的测试集的提取结果。本发明主要用于对图像进行处理和提取,以提高图像质量和增强图像信息,更好地理解图像中的长距离依赖关系。
技术关键词
图像提取方法
注意力机制
解码器
编码器
构建网络结构
双线性插值
上采样
三维医学图像数据
训练集
医学人工智能
模块
传播算法
阶段
格式
矩阵
参数
系统为您推荐了相关专利信息
短期负荷预测方法
联合注意力机制
灰色关联度
多模态注意力
负荷传感器
水体提取方法
多光谱遥感图像
联合损失函数
知识性
编码器模块
表面缺陷视觉检测
AI图像识别
元件
表面缺陷检测
掩膜
抽油机故障
故障诊断模型
故障工况
注意力机制
高维特征向量
混合解码器
推荐方法
前馈神经网络
双层优化策略
编码器