【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于双流网络的目标分类方法、肺结节识别方法及系统，属于计算机辅助检测。
技术介绍
1、随着图像处理技术的不断发展和创新，基于图像的目标识别和分类技术已经应用到各个领域，包括医学领域的计算机辅助检测。具体来说，在医学领域，特别是肺结节的检测方面，医生通常需要进行一系列综合性的考虑，以确定肺结节是否潜在地威胁患者的健康，是否可能是早期肺癌的病灶。这些综合因素包括但不限于结节的大小、密度、形态、患者的吸烟史、家族病史等，以协助做出准确的诊断和治疗计划。
2、低剂量螺旋计算机断层扫描(low-dose spiral computed tomography,ldct)目前被广泛用于筛查肺结节，可以检测到直径超过3毫米的肺部异常。然而，一次ldct扫描会生成大量轴向图像，这对专业医生来说是一项繁重而耗时的任务，因为他们需要逐一检查这些图像。这不仅增加了医生的工作负担，还可能因为疲劳导致检测错误的出现。为了应对这个挑战，肺部肿瘤结节计算机辅助检测(cad)系统应运而生，它旨在辅助放射医师更高效地进行肺结节筛查。cad系统可以...
【技术保护点】
1.一种目标分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的目标分类方法，其特征在于，所述步骤4的类注意力机制模块的计算过程包括：
3.根据权利要求1所述的目标分类方法，其特征在于，所述步骤2中3D加权运动图像处理的计算过程包括：
4.根据权利要求3所述的目标分类方法，其特征在于，所述z轴方向切片数量total设为10。
5.根据权利要求1所述的目标分类方法，其特征在于，所述步骤3中的双流网络包括两个子网络，所述子网络由4个模块构成，每个模块由一个3D Swin Transformer块组成。
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【技术特征摘要】
1.一种目标分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的目标分类方法，其特征在于，所述步骤4的类注意力机制模块的计算过程包括：
3.根据权利要求1所述的目标分类方法，其特征在于，所述步骤2中3d加权运动图像处理的计算过程包括：
4.根据权利要求3所述的目标分类方法，其特征在于，所述z轴方向切片数量total设为10。
5.根据权利要求1所述的目标分类方法，其特征在于，所述步骤3中的双流网络包括两个子网络，所述子网络由4个模块构成，每个模块由一个3d swin transformer块组成。
6.根据权利要求1...
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