基于深度学习的多模态医学影像质检系统

AITNT
正文
推荐专利
基于深度学习的多模态医学影像质检系统
申请号:CN202511092188
申请日期:2025-08-05
公开号:CN120976152A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习的多模态医学影像质检系统,是医学影像处理质检技术领域,包括数据采集与提取模块,评估计算模块,结果展示模块,评估计算模块接收第一模态影像数据、第一纹理特征、第二模态影像数据、第二纹理特征、第三模态影像数据、所述第三纹理特征后,获取第一模态影像质量评分、第二模态影像质量评分、第三模态影像质量评分,依据单模态的影像质量评分以及对双模态相关特征的向量转换,获取双模态影像质量评分,最后,基于双模态影像质量评分以及重复融合所提取的融合后纹理特征,获取多模态稳定特征,本发明综合考量了多因素、双模态之间的相关性和单模态的融合稳定性,以此全面评估多模态影像的整体质量。
技术关键词
双模态影像 正电子发射断层显像 模态医学影像 纹理特征 质检系统 计算机断层扫描 磁共振成像设备 稳定特征 多模态 对比度 数据 离散特征 噪声 模块
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法及系统
桑树品种 图像 生理 分析方法 生成对抗网络
2
一种基于小波变换的工业多模态异常检测方法
图像小波特征 异常检测方法 小波变换方法 多模态 重构
3
一种基于参考图像的压缩图像纹理生成与优化方法
纹理特征 生成高质量图像 融合特征 嵌入式设备 图像压缩
4
一种物料动态编码方法、系统及设备
动态编码方法 多模态注意力 纹理特征 梯度直方图 通道注意力机制
5
食管癌新辅助化疗和免疫后病理完全缓解预测系统及方法
组学特征 图像处理模块 特征提取模块 肿瘤 预测系统
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号