一种基于医学图像的语义通信方法及相关设备技术

本发明专利技术公开了一种基于医学图像的语义通信方法及相关设备，所述基于医学图像的语义通信方法包括：基于深度学习获取医学图像中的医学知识；将所述医学图像和所述医学知识输入到编码器神经网络，以获得第一联合语义特征，所述第一联合语义特征包括图像特征和知识特征，所述第一联合语义特征经过信道传输后，输出为第二联合语义特征；基于解码器神经网络对所述第二联合语义特征进行解码，获得所述医学图像和所述医学知识。本发明专利技术中通过编码器神经网络独立编码医学图像和医学知识，最大限度保留医学图像中的医学知识，使得接收端能够接收并恢复携带准确医学知识的医学图像，进而提高语义通信过程中接收端接收到的医学图像的准确性。通信过程中接收端接收到的医学图像的准确性。通信过程中接收端接收到的医学图像的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于医学图像的语义通信方法及相关设备


[0001]本专利技术涉及语义通信
，尤其涉及的是一种基于医学图像的语义通信方法、系统、智能终端及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着现代医学的发展，医学诊疗工作越来越多依赖于医学图像的检查，而随着移动通信技术的迅速发展，信息传递模式也从传统的“比特传输”逐渐向“达意传输”转变，致使语义通信得到了快速的发展，通过语义通信对医学图像进行传输为远距离医学诊断和治疗带来了极大的便利。
[0003]现有技术中图片级别的语义通信系统由于缺乏对医学知识的保护，接收端恢复的医学图像会损失医学知识，导致语义通信过程中接收端接收到的医学图像的准确性低。
[0004]因此，现有技术还有待改进和发展。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种基于医学图像的语义通信方法、系统、智能终端及计算机存储介质，旨在解决现有技术中图片级别的语义通信系统由于缺乏对医学知识的保护，接收端恢复的医学图像会损失医学知识，导致语义通信过程中接收端接收到的医学图像的准确性低的问题。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于医学图像的语义通信方法，其特征在于，所述基于医学图像的语义通信方法包括：基于深度学习获取医学图像中的医学知识；将所述医学图像和所述医学知识输入到编码器神经网络，以获得第一联合语义特征，所述第一联合语义特征包括图像特征和知识特征，所述第一联合语义特征经过信道传输后，输出为第二联合语义特征；基于解码器神经网络对所述第二联合语义特征进行解码，获得所述医学图像和所述医学知识。2.根据权利要求1所述的基于医学图像的语义通信方法，其特征在于，所述编码器神经网络包括图像编码块和知识编码块；所述将所述医学图像和所述医学知识输入到编码器神经网络，以获取第一联合语义特征，具体包括：基于所述图像编码块提取所述医学图像的图像特征；基于所述知识编码块提取所述医学知识的知识特征；将所述图像特征和所述知识特征进行拼接融合，获得所述第一联合语义特征。3.根据权利要求1所述的基于医学图像的语义通信方法，其特征在于，所述解码器神经网络包括知识解码块和联合解码块；所述基于解码器神经网络对所述第二联合语义特征进行解码，获得所述医学图像和所述医学知识，具体包括：从所述第二联合语义特征中分离出第一知识特征；将所述第一知识特征作为所述知识解码块的输入，通过所述知识解码块对所述第一知识特征进行解码，输出知识数值矩阵，恢复所述知识数值矩阵获得所述医学知识；将所述第二联合语义特征作为所述联合解码块的输入，通过所述联合解码块对所述第二联合语义特征进行解码，输出图像数值矩阵，恢复所述图像数值矩阵获得所述医学图像。4.根据权利要求3所述的基于医学图像的语义通信方法，其特征在于，所述知识解码块为多级知识解码块；所述基于解码器神经网络对所述第二联合语义特征进行解码，获得所述医学图像和所述医学知识，还包括：将每一级知识解码块的输出作为下一级知识解码块的输入，直到输出的知识数值矩阵满足预设要求，输出并恢复所述知识数值矩阵，获得所述医学知识。5.根据权利要求4所述的基于医学图像的语义通信方法，其特征在于，所述联...

【专利技术属性】
技术研发人员：李爱妮，王光宇，陈昊，杨文乐，张平，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：