摘要
本发明提供了一种骨扫描影像中骨转移瘤的自动分割与定位方法、装置和计算机程序,该方法包括:读取骨扫描影像数据中的原始图像;将所述原始图像输入预先训练的骨转移瘤分割与定位模型中,对所述原始图像中的骨转移瘤病灶进行自动分割与定位,分别从对应不同身体部位的通道输出病灶分割结果,所述骨转移瘤分割与定位模型为基于卷积神经网络和注意力机制的单一模型架构。本发明的技术方案具有高精度病灶分割与定位能力、增强的模型泛化能力、多任务联合学习优化性能,应用该方案测试得到的病灶召回率达到90.2%,病灶精确率达到84.5%,病灶位置定位准确率达到98.4%,病灶位置定位平均AUC达到96.1%。
技术关键词
特征加权融合
注意力机制
多尺度特征提取
多任务联合学习
定位方法
空间金字塔池化
影像
梯度下降算法
预训练模型
分支
身体
通道
样本
输出模块
图像块
感兴趣
因子
处理器
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故障定位方法
子模块
数据采集模块
数据分析模型
数据分析模块
物联网感知层
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