摘要
本发明公开了一种医学影像质量快速检测方法,本发明涉及医学影像处理技术领域,具体涉及一种医学影像质量快速检测方法,尤其适用于CT、MRI、X光及超声等医学影像的自动化质量评估与实时反馈,本发明的优点在于:通过并行计算框架(CUDA)和轻量化卷积神经网络(MobileNetV3‑Small)的优化设计,显著提升了影像质量检测的处理速度,采用CUDA的线程块和线程网格结构,将特征提取和分类任务划分为多个并行的子任务,每个子任务在独立的线程中执行,同时利用深度可分离卷积和逆残差结构减少网络计算量,通过上述技术手段,本发明大大降低了端到端处理延迟,能够满足实时质检的需求,尤其是在批量影像处理场景中,显著提高了检测效率。
技术关键词
快速检测方法
并行计算框架
轻量级卷积神经网络
多维度特征提取
支持向量机
噪声抑制算法
峰值信噪比
轻量化卷积神经网络
随机森林模型
模态医学影像
残差模块
多模态数据融合
医学影像设备
径向基核函数
加密算法
序列
系统为您推荐了相关专利信息
超声心动图
机器学习模型
变量
生物信息处理技术
随机森林
自然语言理解方法
大语言模型
自然语言理解模型
调制器
通用特征
糙米蛋白质
万分之一电子天平
评价方法
反射率
光学特性参数
转子故障诊断
多模态数据融合
时域特征提取
故障诊断模块
特征提取模块
电缆缺陷
反光
支持向量机分类器
图像
表面缺陷检测方法