摘要
本申请提供了一种病灶类别划分方法、系统、电子设备及存储介质,涉及图像处理技术领域,包括:获取病灶区域对应的CT序列数据和其他模态数据;对CT序列数据和其他模态数据进行预处理,得到CT序列数据对应的目标CT序列,以及其他模态数据对应的目标模态特征;将目标CT序列和目标模态特征输入预训练完成的病灶类别划分模型,得到病灶区域的类别划分结果,其中,病灶类别划分模型基于目标CT序列进行全局特征以及局部特征的提取,并对全局特征、局部特征以及目标模态特征进行特征交互融合处理,基于融合后的多模态特征进行病灶类别划分,得到病灶区域的类别划分结果。本申请可提高病灶类别划分的精准度。
技术关键词
融合特征
全局特征提取
局部特征提取
阶段
多模态特征融合
类别划分方法
分支
序列
特征提取模块
卷积特征
存储计算机程序
数据
采样模块
电子设备
划分系统
图像处理技术
分类器
系统为您推荐了相关专利信息
智能化管理系统
建筑物模型
分阶段
生成关系
单元结构模型
注意力
跟踪方法
表达式
特征提取算法
全局平均池化
多尺度特征
全局特征提取
补丁
注意力机制
图像分割模型
监督深度学习
频域特征
融合特征
仿真模型
多层感知器网络
轻量化神经网络
多尺度特征
回波
间歇采样转发干扰
信号