摘要
本申请属于医学影像处理技术领域,具体而言为一种基于多模态融合的医学影像处理方法及系统,包括:获取CT图像和对应的数字病理图像,并进行配对;将配对的CT图像和数字病理图像分别输入到CT分支和病理分支;所述CT分支提取宏观形态和内部密度分布,得到CT特征图,所述病理分支提取微观细节,得到病理特征图;将来自不同层的CT特征图和病理特征图通过逐层级联和特征拼接的方式进行融合,得到综合特征图。本申请在面对图像噪声、不同成像设备或个体样本间的图像视觉差异时,仍能稳定地提取和识别关键的图像特征与模式,具有较强的图像分析鲁棒性。
技术关键词
数字病理图像
多模态
分支
卷积神经网络提取
多层特征融合
混合模块
数字病理切片图像
注意力
级联
融合特征
形态
高层次
通道
密度
成像设备
图像分析
鲁棒性
基础
系统为您推荐了相关专利信息
多模态深度
模态特征
音频编码器
表达式
视频特征提取
高压电缆局部放电
局部放电脉冲信号
局部放电特征
定位方法
高频电流互感器
水温控制方法
智能床垫
控制策略
神经网络模型
中央控制单元
混合现实环境
手术导航系统
多模态医学影像
轨迹参数
风险