摘要
本发明涉及基于深度学习的PCCT图像检视器。提供了用于生成一个或多个输入医学图像的指导复查的系统和方法。接收患者的一个或多个输入医学图像和患者的基于文本的患者数据。使用语言模型基于基于文本的患者数据来标识一个或多个临床任务。基于所标识的一个或多个临床任务选择一个或多个基于机器学习的模型。使用所选择的一个或多个基于机器学习的模型,基于一个或多个输入医学图像执行一个或多个医学成像分析任务。基于一个或多个医学成像分析任务的结果生成一个或多个输入医学图像的指导复查。输出一个或多个输入医学图像的指导复查。
技术关键词
医学成像
图像
显示设备
可读存储介质
计算机断层扫描
患者
文本
标识
大语言模型
数据
分区
决策
指令
参数
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原型
最大化方法
样本
特征学习算法
图像全局特征
深度学习模型训练
坐标
分布特征
高密度电阻率法
测量点
移动机器人
自主定位导航方法
实时图像
特征点
序列
显示屏检测方法
图像模板
轻轨
像素点
缺陷检测算法
混合深度学习模型
农田
Hessian矩阵
残差模块
全局特征提取