基于多跳记忆网络的脑部核磁影像病灶推理方法

本发明公开了一种基于多跳记忆网络的脑部核磁影像病灶推理方法，S1.获取脑部核磁共振影像数据和对应的临床标注数据；S2.生成预处理后的脑部核磁共振影像数据；S3.构建医学先验知识图谱；S4.构建多跳记忆网络模型；S5.生成影像特征向量；S6.生成与先验知识融合后的影像特征向量；S7.将更新后的特征存储至记忆单元；S8.逐跳校准对病灶位置、病灶范围及病灶性质的判断，输出病灶推理结果；S9.并与所述原始脑部核磁共振影像数据进行融合显示。本发明不仅在算法层面取得了显著的创新，同时也显著提升了病灶推理结果的准确性和临床适用性。