摘要
本发明涉及医学影像分析技术领域,具体地说,涉及一种超声图像增强系统,包括预训练与迁移单元、对抗生成网络单元及融合网络构建单元,预训练与迁移单元利用医学影像数据集预训练模型后迁移至超声图像分析任务,对抗生成网络单元中生成器生成模拟超声图像,鉴别器区分真实与生成图像,通过对抗训练优化生成器,融合网络构建单元采用双分支结构,分别提取原始像素特征及纹理和频谱特征,经融合处理获取用于评估病变程度的综合特征,各单元协同工作,有效扩充数据、综合多特征信息,提高了超声图像分析系统评估病变程度的准确性,为临床诊断提供更可靠依据。
技术关键词
图像增强系统
网络单元
频谱特征
医学影像数据
卷积神经网络结构
神经网络模型
医学图像特征提取
灰度共生矩阵
医学影像分析技术
深度神经网络架构
随机噪声
分支
综合多特征
图像分析系统
图像像素
纹理特征提取
系统为您推荐了相关专利信息
深层特征提取
浅层特征提取
喉镜
图像超分辨率
注意力
医疗辅助诊断方法
卷积神经网络模型
医学影像数据
电子病历
正则化方法
低光图像增强方法
分量特征
光照
模态特征
多模态
医学影像数据
医学影像特征
关键词
文本
NoSQL数据库
剂量预测方法
智能体神经网络
医学影像数据
多模态
注意力机制