一种基于医学图像的人体腹部脂肪分析方法

本发明涉及医学图像处理技术领域，公开了一种基于医学图像的人体腹部脂肪分析方法，获取CT、MRI及超声影像等多模态医学图像数据，经多尺度仿射变换对齐构建融合数据库，用基于残差自编码器的模型去噪并结合Canny边缘检测增强边界。基于改进U‑Net架构构建分割模型，融合多模态特征，用动态卷积核与通道注意力机制优化。采用多任务联合学习框架建立量化分析模型，解决梯度冲突，搜索生成轻量化子网络。对分割模型不确定性建模，进行主动学习标注优化性能。设计多粒度特征融合框架，嵌入解剖先验知识构建关联图，生成结构化分析报告，可精准分析腹部脂肪，辅助肥胖相关疾病诊疗。