摘要
本发明涉及医学影像诊断技术领域,公开了一种基于人工智能与分层决策的放射病理诊断预测模型。该模型包括数据预处理模块,对多模态医学影像数据标准化和配准;多尺度特征提取模块,基于深度残差网络提取融合空间特征;一致性评估模块,用集成学习模型生成诊断一致性概率分布;动态优化模块,构建多任务优化模型并全局优化;分层决策执行模块,经分层决策架构实现诊断结果分布式输出。本发明能处理多模态影像数据差异,精准提取特征,提升诊断一致性和准确率,同时平衡计算资源消耗,为放射病理诊断提供高效、可靠的技术支持。
技术关键词
诊断预测模型
多尺度特征提取
数字病理切片图像
集成学习模型
深度残差网络
权重分配机制
阈值分割算法
多任务
门控循环单元
医学影像诊断技术
决策
多模态影像数据
多模态医学影像
平衡计算资源
学习器
分层
Sigmoid函数
二维卷积网络