摘要
本发明涉及数据可视化技术领域,具体地说,涉及一种多模态融合的肛肠数据可视化分析方法及系统,包括以下步骤:同步采集肛肠影像和压力信号,对齐时间戳并预处理,输出标准化影像和编码后的生理信号,提取边缘和纹理特征,LSTM编码后与影像特征拼接,融合为联合特征图;特征金字塔网络生成多尺度热图,粗定位病变;优化边界后U‑Net恢复细节,输出像素级病变概率图;Jet色阶半透明叠加至原图,标注压力异常时段;加权评分生成四级临床建议。本发明通过多模态时空对齐、多尺度特征融合、边界优化及量化评分体系,解决了传统方法的数据割裂、精度不足与效率低下问题,为肛肠疾病提供了高精度、高鲁棒性的智能诊断工具,显著提升临床决策的科学性与效率。
技术关键词
数据可视化分析方法
特征金字塔网络
可变形卷积网络
生理
数据可视化分析系统
影像
纹理特征
像素
多模态
生成多尺度
输出模块
信号采集模块
编码
Gabor滤波器
特征提取模块
半透明
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情绪特征
情感识别方法
信号特征
轻量化卷积神经网络
心跳特征
知识蒸馏方法
模型生成方法
区域建议网络
原始图像数据
知识蒸馏优化
密度峰值聚类算法
贝叶斯信息准则
分类方法
层次聚类方法
样本
干扰源特征提取
无线音频
多尺度卷积神经网络
分层注意力
分层知识库
医学信息处理方法
信息处理模型
图像嵌入
特征金字塔网络
编码器