摘要
本发明提供了一种腰椎间盘突出图像识别转化方法及系统,首先采集患者腰椎间盘突出CT图像和腰椎间盘突出MRI图像;再将采集到的腰椎间盘突出CT图像和腰椎间盘突出MRI图像进行预处理,构建训练集;然后构建ITAD‑pix模型;将训练集输入ITAD‑pix模型进行训练;最后将未参与训练的腰椎间盘突出CT图像输入训练完毕的ITAD‑pix模型,通过ITAD‑pix模型将未参与训练的腰椎间盘突出CT图像转化为目标腰椎间盘突出MRI图像;通过将腰椎间盘突出CT图像转化为MRI图像,以此来结合CT和MRI两者的优势,有利于脊柱外科医生对于腰椎间盘突出的快速确诊、准确选择治疗方案,有利于患者的术后恢复和长久预后。
技术关键词
转化方法
构建训练集
上采样
随机梯度下降
脊柱外科医生
数据
解码器架构
腰椎
模型训练模块
图像采集模块
残差模块
编码器
图像增强
患者
网络结构
样式
参数
系统为您推荐了相关专利信息
芯片表面缺陷检测
网络结构
模型构建方法
注意力
焦点损失函数
遥感图像分割网络
多尺度特征融合
分割方法
卷积模块
融合特征
大语言模型
参数调优方法
图像
评测方法
生成业务