一种基于多模态数据的口腔医疗图像精度优化方法

本申请涉及医学图像处理领域，尤其涉及一种基于多模态数据的口腔医疗图像精度优化方法。包括获取口腔CBCT、X射线和MRI图像，进行预处理与空间配准，分别提取三维骨骼结构、二维纹理密度和软组织特征，通过基于注意力机制的自适应融合模块实现多模态特征加权融合，并利用卷积神经网络完成口腔结构分割与病变检测。该方法能够有效整合多源异构图像信息，显著提升病变识别准确率和分割精度。