摘要
本发明公开了一种基于多任务学习的超声图像分析方法,涉及超声影像分析技术。本发明中的基于多任务学习的超声图像分析方法,两个任务共享编码层提取特征信息;编码层包括空间路径与上下文路径,并通过特征融合策略进行特征整合;解码层根据任务需求分别设计,采用两个独立分支完成各自的算法任务;最后,编码层和解码层之间通过跳跃连接实现特征信息的高效传递;本发明实施例通过特征点结合分割图,能够更加准确地将目标对象从超声图像数据中提取出来,以提高超声图像分析的准确性。
技术关键词
超声图像数据
多任务学习模型
图像分析方法
融合特征
特征点
图像分割
生成高分辨率
融合策略
滤波器
编码
可执行程序代码
语义
对象
计算机存储介质
上采样
特征提取模块
频率
影像分析技术
图像分析装置