摘要
本发明公开了一种医学图形影像人工智能建模与识别系统,具体涉及智能建模与识别领域,本发明包括数据采集模块、图像数据预处理模块、图像分割模块、特征提取模块、主动学习模型构建模块、识别与诊断模块;本发明通过采集患者CT影像并预处理,包括去噪和增强,再对图像进行分割,区分待确定病变与正常区域;利用深度学习算法提取病变区域的关键特征,计算病变值以确定病变区域;接着,将病变特征输入主动学习模型进行训练,通过迭代选择最有价值样本标注,优化模型性能;最后,将待识别图像输入训练好的模型,输出病变类型、位置、大小及初步诊断报告;系统还具备可视化展示功能,高亮标记病变区域,并提供反馈与优化循环。
技术关键词
图像数据预处理
识别系统
模糊隶属度
医学
特征提取模块
样本
数据采集模块
位置计算方法
深度学习算法
图像分割
诊断模块
变化量计算方法
分类器
矩阵
像素
卷积神经网络提取
CT影像数据
系统为您推荐了相关专利信息
状态识别方法
图像分析
颜色
无人机
分类识别模型
林业害虫
识别方法
通道
训练集
建立神经网络模型
代码仓库
代码特征
分析方法
分析系统
机器学习模型
人类视觉模拟
船舶识别方法
通道注意力机制
融合特征
检测头
多模态数据采集
感官评价方法
注意力机制
特征提取模型
深度学习网络