【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于粒度感知和结构建模的宫腔病变图像分类方法，属于医学图像处理领域。
技术介绍
1、对于宫腔病变的诊断和治疗，医学影像分析起着重要的作用。通过使用医学影像技术，例如超声波、磁共振成像（mri）和计算机断层扫描（ct），医生能够获得在子宫内膜和其他相关组织中发生的病变的详细图像。然后，根据影像特征，医生可以对病变进行分类和评估。
2、在医学领域，准确地分类和诊断宫腔病变图像是一项具有挑战性的任务。对于区分子宫内膜癌、子宫内膜息肉、子宫内膜息肉样增生和粘膜下子宫肌瘤这四类病变，存在一些困难。以下是一些常见的难点：（1）临床症状相似：这些病变在临床上可能会表现出类似的症状，如异常阴道出血、痛经、不规则月经等。这些通用的症状不足以提供明确的诊断；（2）影像学特征交叉：子宫内膜癌、子宫内膜息肉、子宫内膜息肉样增生和粘膜下子宫肌瘤在超声或其他影像学检查中可能会呈现出相似的特征，如子宫内膜增厚、占位性病变等。这些特征可能无法清晰地区分不同的病变类型；（3）组织学诊断要求：确诊这些病变通常需要进行组织学检查，例如活检或手术...
【技术保护点】
1.一种基于粒度感知和结构建模的宫腔病变图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于粒度感知和结构建模的宫腔病变图像分类方法，其特征在于，采用提出的粒度感知蒸馏和结构建模区域建议网络，接受原始图像和结构建模区域建议模块获得的局部区域图像作为输入，通过共享相同的网络结构，高效地提取细粒度图像中的全局和局部细节信息。
3.如权利要求2所述的一种基于粒度感知和结构建模的宫腔病变图像分类方法，其特征在于，所述步骤3中利用粒度感知技术提取图像的多尺度特征表示，以捕捉不同粒度的病变特征的具体过程为：
4.如权利要求3...
【技术特征摘要】
1.一种基于粒度感知和结构建模的宫腔病变图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于粒度感知和结构建模的宫腔病变图像分类方法，其特征在于，采用提出的粒度感知蒸馏和结构建模区域建议网络，接受原始图像和结构建模区域建议模块获得的局部区域图像作为输入，通过共享相同的网络结构，高效地提取细粒度图像中的全局和局部细节信息。
【专利技术属性】
技术研发人员：曹黎俊，张云飞，蔡占毅，
申请(专利权)人：江苏济远医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。