摘要
本发明提出了一种基于多模态超声和机器学习构建ICUAW的诊疗效评估方法和系统,方法包括:将B超成像数据、弹性成像数据、超微血管成像数据和能量多普勒成像数据利用图像配准算法进行时间和空间对齐,生成综合图像数据;利用特征提取算法提取综合图像数据中的局部特征和时序特征,并将局部特征进行融合,生成局部融合特征;利用关系捕捉算法和注意力模块捕捉局部特征之间的全局关系;利用全局关系,通过疗效评估模型进行疗效评估,输出ICUAW患者的疗效评估结果。本发明通过构建动态时空图网络量化肌肉萎缩的时空演变规律,结合尺度感知注意力机制精准提取多尺度特征,避免关键病理信息丢失,提高了ICUAW患者疗效评估的准确性。
技术关键词
疗效评估方法
多模态
成像
融合特征
时序特征
图像融合算法
注意力
图像配准算法
超声图像数据
特征提取算法
多普勒
捕捉算法
全局平均池化
图像采集模块
索引
疗效评估系统
关系
特征提取模块
动态时间规整算法
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