【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像识别，特别涉及一种卵巢囊肿图像处理方法。
技术介绍
1、利用图像识别技术进行自动化卵巢囊肿图像处理，可以提高医生的工作效率和诊断准确性，减少主观误差，加速患者的诊断过程，为个性化治疗提供更可靠的依据，从而促进患者的健康管理和治疗效果。
2、在医学影像领域，超声波图像的实时处理是至关重要的，特别是在诊断卵巢囊肿等疾病时。超声波图像的实时性和变化速度较快，使得医生需要在短时间内对图像进行准确的分析和识别，因此选择具有一定准确度和识别速度的算法至关重要。传统的图像处理算法在处理超声波图像方面可能存在一些局限性，因为它们通常基于手工设计的特征提取和分类器。在面对复杂的超声波图像情况时，这些算法可能无法达到足够的准确度。
3、卵巢囊肿图像的超分辨率重建具有重要的临床意义，它可以通过提高图像的空间分辨率，提供更清晰、更详细的图像信息，有助于医生更准确地诊断和评估卵巢囊肿的类型、大小和位置。选择速度快和准确度高的超分辨率重建算法意味着可以在较短的时间内生成高质量的图像重建结果，从而实现更快速、更精准的诊断过程...
【技术保护点】
1.一种卵巢囊肿图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种卵巢囊肿图像处理方法，其特征在于，在S2步骤中，对于变形自注意力模块TSAM，输入特征图，，和代表特征图的高度和宽度，代表特征图的通道数，设置衰减参数，经过Layer Norm得到，然后将分为N个不重叠的正方形窗口，使用代表所有正方形窗口，，为每个正方形窗口的边长，，然后获得、和，，，，，，，、和是三个线性层，保持和一样的通道维度，和的通道维度被压缩到，然后将和进行维度变换，即将和的通道变换为，将变换为，从而得到和，，，使用、和获得变形自注意力模块TSAM的输出，，，其中...
【技术特征摘要】
1.一种卵巢囊肿图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种卵巢囊肿图像处理方法，其特征在于，在s2步骤中，对于变形自注意力模块tsam，输入特征图，，和代表特征图的高度和宽度，代表特征图的通道数，设置衰减参数，经过layer norm得到，然后将分为n个不重叠的正方形窗口，使用代表所有正方形窗口，，为每个正方形窗口的边长，，然后获得、和，，，，，，，、和是三个线性层，保持和一样的通道维度，和的通道维度被压缩到，然后将和进行维度变换，即将和的通道变换为，将变换为，从而得到和，，，使用、和获得变形自注意力模块tsam的输出，，，其中代表的转置，是的通道维度，其中代表线性层，代表逐元素相加，代表softmax函数。
3.根据权利要求1所述的一种卵巢囊肿图像处理方法，其特征在于，在s3步骤中，对于卷积前馈网络cffn，输入特征图，和代表特征图的高度和宽度，代表特征图的通道数，首先计算中间特征，，，代表layer norm，是第一个线性层，是第一个relu激活函数，然后计算卷积前馈网络cffn的输出，，，是深度卷积，是第二个relu激活函数，是第二个线性层，代表逐元素相加。
4.根据权利要求1所述的一种卵巢囊肿图像处理方法，其特征在于，在s4步骤中，对于单个特征处理块fhb，输入特征图先经过变...
【专利技术属性】
技术研发人员：李敏，张勇，焦灵华，王玉玺，
申请(专利权)人：山东黄海智能装备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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