摘要
本发明适用于智能诊断技术领域,涉及一种多模态乳腺容积超声病灶分级方法、介质及终端,包括:使用自动容积超声设备对目标区域进行全覆盖扫描,获取自动容积超声数据并进行预处理,并对预处理后的数据进行三维分割及点云特征提取;通过视觉Transformer模型处理动态灰度超声时间序列,以提取动态灰度特征;通过2D卷积神经网络对超声弹性成像图像进行处理,提取静态弹性特征;通过加权算法或多模态神经网络结构将点云特征、动态灰度特征及静态弹性特征进行融合;将融合后的特征通过神经网络层进行处理,处理过后输入到分类层,进行乳腺病灶BI‑RADS分级。本发明流程简单、操作便捷,有效提高了乳腺病灶分级的准确性。
技术关键词
灰度特征
乳腺
多模态
Softmax函数
容积
多头注意力机制
神经网络结构
三维超声数据
加权算法
非局部均值滤波
动态
智能诊断技术
超声设备
图像序列数据
点云特征提取
视觉
系统为您推荐了相关专利信息
疲劳驾驶状态
识别方法
深度学习模型
车辆行驶数据
量子深度学习
儿童注意力
评估系统
多模态
多媒体采集模块
生理