摘要
本发明提供了一种脑肿瘤图像识别系统及方法,该方法包括采集脑肿瘤多模态影像,对采集的多模态影像进行预处理操作,对预处理操作后的多模态影像进行多模态特征提取及融合,基于融合后的多模态特征进行脑肿瘤分割及分类,基于分割及分类结果生成可解释性结果。本发明通过自适应特征融合、三维深度学习网络与可视化技术,解决现有技术的局限性,实现高精度、鲁棒的肿瘤检测与分类。
技术关键词
脑肿瘤分割
脑肿瘤分类
多模态
图像识别系统
模态特征
特征提取网络
去噪模型
深度残差
融合特征
特征匹配网络
网络结构
分段线性模型
四叉树算法
影像采集模块
通道注意力机制
图像识别方法
深度学习网络
系统为您推荐了相关专利信息
深度多模态融合
频域特征
可升降支架
多模态数据采集
降维特征
教学测评系统
实时视频流
穿戴式传感器
置信度阈值
动态时间规整
污水处理集散控制系统
指数
线性叠加模型
控制决策模块
风险预测模型
生成对抗网络
异常流量
仿真方法
融合特征
多模态数据融合
应力场
决策支持系统
关联特征数据
表面温度数据
风险