摘要
本发明提供了一种基于医学影像的目标病灶识别方法、系统、装置、计算机存储介质及计算机程序产品,所述方法包括:基于医学影像编码生成维度对齐的MPR特征向量和DICOM元数据特征向量,MPR特征向量包含解剖结构的形态与空间位置信息,DICOM元数据特征向量包含扫描参数、设备信息和患者体位信息;通过双向交叉注意力机制融合MPR特征向量和DICOM元数据特征向量,生成包含病灶语义与空间细节的综合特征向量;利用基于Transformer架构的神经网络模型对综合特征向量进行处理,输出目标病灶的识别结果。采用本发明提供的方案,实现了解剖形态特征与扫描参数等语义信息的互补,提升了对目标病灶的识别精度。
技术关键词
病灶识别方法
交叉注意力机制
深度学习网络
计算机可执行指令
队列
计算机存储介质
深度学习模型
编码模块
神经网络模型
数据
计算机程序产品
DICOM文件
特征提取模块
图像
特征金字塔网络
语义
序列
识别模块
系统为您推荐了相关专利信息
软件升级方法
数据
引导加载程序
计算机可执行指令
标志位
敏感数据识别方法
编码器
标签
重构误差
计算机可执行指令
推理服务器
重调度方法
负载状态信息
服务注册中心
调度器
原位修复方法
深度特征融合网络
RANSAC算法
CCD相机
激光扫描仪