【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于医学图像检测的特征分类技术，属于图像检测领域。
技术介绍
1、随着医学成像技术的快速发展，医学图像在现代医疗领域中扮演着越来越重要的角色。这些图像为疾病的早期发现、诊断和治疗提供了宝贵的信息。然而，随着医学数据量的爆炸式增长，传统的手工图像分析方法因其效率低下和主观性强而日益显得力不从心。因此，开发高效、自动化的医学图像分析技术成为了当务之急。
2、在过去的几十年中，医学图像分析技术经历了从早期的基于规则的方法到现代的基于深度学习的方法的演进。尽管深度学习方法在医学图像的自动识别和分类方面取得了显著的进展，但它们仍面临着一系列挑战。首先，大多数深度学习模型需要大量标注数据进行训练，而在医学领域，获取大量高质量的标注数据既昂贵又耗时。其次，深度学习模型在处理罕见疾病或新出现疾病类型时的表现通常不佳，这是因为这些情况在训练数据中往往缺乏足够的代表性。此外，现有的医学图像分析技术在多模态数据融合方面也存在不足。医学成像技术的多样性(如x射线、ct、mri等)为疾病的诊断提供了不同角度的视图，然而如何有效地整合...
【技术保护点】
1.一种用于医学图像检测的特征分类方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于医学图像检测的特征分类方法，其特征在于：所述步骤1具体为：
3.根据权利要求2所述的一种用于医学图像检测的特征分类方法，其特征在于：所述步骤2具体为：
4.根据权利要求3所述的一种用于医学图像检测的特征分类方法，其特征在于：所述步骤3具体为：教师模型从代表了图像中不同区域的局部信息中提取特征；学生模型通过相同的区块划分策略对图像进行处理，并利用其特征提取网络对每个区块提取特征；通过模仿教师模型提取的区块特征，学生模型能够学习到如何从局...
【技术特征摘要】
1.一种用于医学图像检测的特征分类方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于医学图像检测的特征分类方法，其特征在于：所述步骤1具体为：
3.根据权利要求2所述的一种用于医学图像检测的特征分类方法，其特征在于：所述步骤2具体为：
4.根据权利要求3所述的一种用于医学图像检测的特征分类方法，其特征在于：所述步骤3具体为：教师模型从代表了图像中不同区域的局部信息中提取特征；学生模型通过相同的区块划分策略对图像进行处理，并利用其特征提取网络对每个区块提取特征；通过模仿教师模型提取的区块特征，学生模型能够学习到如何从局部区域中提取有用的信息；
5.根据权利要求4所述的一种用于医学图像检测的特征分...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹黎俊，张云飞，蔡占毅，谢元涛，
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：
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