摘要
本发明提供了一种医学影像处理方法、装置、计算机和存储介质,所述方法包括利用主动学习策略对影像样本进行标注,得到标注影像样本;对所述标注影像样本添加噪声,利用选择公式计算添加噪声的所述标注影像样本的判断值,基于所述判断值优化所述标注影像样本,形成稳定样本集合;利用多尺度混合空洞卷积模块对所述稳定样本集合进行特征提取,以得到影像特征;基于所述影像特征训练得到分割模型,获取医学影像,并基于所述分割模型对所述分割模型进行分割,其中,所述分割模型包括基于窗口的变换器、特征集成机制和线性集合层,提高模型对图像细节的捕捉能力,从而在各种视觉任务中取得更好的性能,进而提高分割精度。
技术关键词
影像
主动学习策略
卷积模块
分类器
多尺度
变换器
空洞
噪声样本
处理器
计算机
机制
线性
数学模型
存储器
解码器
编码器
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智能分析方法
计算机视觉
二维正射影像
施工现场
网格
配电网状态估计
多尺度卷积神经网络
多层次特征
多头注意力机制
线性变换矩阵
蛋白质二级结构
输出特征
参数
时序卷积神经网络
滤波器
震颤
改进型卷积神经网络
医学数据处理技术
注意力机制
左旋多巴药物
随机噪声
位置编码信息
序列
生成对抗网络训练
数据生成方法