摘要
本发明公开了一种医疗用影像数据的处理方法及系统,涉及医疗影像数据处理,包括,基于每种模态的特异性特征,引入注意力机制计算每个模态的注意力权重,并根据注意力权重生成特异性特征图,通过特征对齐算法,对不同模态的特异性特征图进行空间对齐,生成对齐后的特异性特征图,并利用多头注意力机制识别各模态间的相关性,生成综合特征图;基于综合特征图,通过UNet进行像素分类,生成病灶区域的初步分割结果,同时利用边缘监测算法,获取病灶区域的多尺度边缘特征图并与初步分割结果进行对比,根据对比结果剔除伪病灶区域,最终生成病灶定位图。本发明通过多尺度边缘特征对比剔除伪病灶区域,确保了病灶定位的准确性和鲁棒性。
技术关键词
深度卷积神经网络
引入注意力机制
多头注意力机制
监测算法
医疗影像数据处理
多模态影像数据
通道
密度分布特征
像素
高斯滤波方法
高斯金字塔
双线性插值
覆盖率
多分辨率
积层
系统为您推荐了相关专利信息
计算机视觉技术
景观
评价方法
深度卷积神经网络
生态用地
图像获取单元
节点
神经网络模型
原始图像数据
训练数据量
空间金字塔池化
分支
深度卷积神经网络
多尺度特征融合
全局平均池化