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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图像检测方法
光伏电池
注意力机制
移动设备
数据
海洋钢结构
图像检测方法
无人机巡检
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多尺度特征提取
空洞
空间金字塔
隧道
视觉特征
图像检测方法
文本编码器
模块
计算机程序指令
网络评论文本
隐私泄露检测方法
数据读取单元
网络模型训练
特征提取模块