一种基于融合医学影像学习的图像检测方法及系统

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一种基于融合医学影像学习的图像检测方法及系统
申请号:CN202510059258
申请日期:2025-01-15
公开号:CN119478381A
公开日期:2025-02-18
类型:发明专利
摘要
本发明涉及医学图像处理技术领域,具体涉及一种基于融合医学影像学习的图像检测方法及系统,包括以下步骤:获取医学影像;基于所述医学影像,利用深度神经网络训练出用于在医学影像中检测医学目标的医学图像检测模型;对医学图像检测模型进行轻量化处理,得到用于在医学影像中快速检测医学目标的医学图像检测轻量化模型。本发明利用深度神经网络训练出用于在医学影像中检测医学目标的医学图像检测模型,能够获得高精度的医学图像检测模型,再对医学图像检测模型进行轻量化处理,得到医学图像检测轻量化模型,实现有效的保证医学目标的检测识别效果的同时,模型结构轻量化,面对庞大数量的医学影像规避凸显效率不足的缺陷。
技术关键词
医学图像检测 融合医学影像学习 图像检测方法 轮廓特征融合 深度神经网络训练 轮廓信息 轮廓特征提取 通道注意力机制 训练深度神经网络 医学图像处理技术 Canny算子 图像检测系统 模型构建方法 网络标识符 医学特征 数据采集单元
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