【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习和医学图像处理，具体为基于3d深度学习的梅瑟纳综合症模型构建方法。
技术介绍
1、梅瑟纳综合症(mts)是一种复杂的医学疾病，其诊断通常依赖于医生的临床经验和医学图像分析。近年来，随着深度学习和医学图像处理技术的发展，利用深度学习方法进行自动化诊断成为研究的热点。然而，传统的深度学习方法在处理医学图像时往往面临诸多挑战，如捕捉图像中的细微特征、理解病变区域与周围组织的空间关系等。
2、在医学图像诊断领域，3d深度学习模型因其能够充分利用医学图像的三维空间信息而备受关注。通过构建3d深度学习模型，可以实现对医学图像中病变区域的准确识别和定位。然而，现有的3d深度学习模型在处理大规模医学图像数据时仍存在一定的局限性，如计算量大、模型复杂度高等问题。
3、随着医学技术的不断进步，医学图像数据的规模和复杂度不断增加，这对深度学习模型的性能和计算资源提出了更高的要求，因此，开发一种能够综合的深度学习方法解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就...
【技术保护点】
1.一种基于3D深度学习的梅瑟纳综合症模型构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于3D深度学习的梅瑟纳综合症模型构建方法，其特征在于，所述DEP-MHSA模块的设计包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于3D深度学习的梅瑟纳综合症模型构建方法，其特征在于，所述MTS-CT数据集的构建包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于3D深度学习的梅瑟纳综合症模型构建方法，其特征在于，所述MTS-Net模型的训练过程包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于3D深度学习的梅瑟纳综合症模型构建...
【技术特征摘要】
1.一种基于3d深度学习的梅瑟纳综合症模型构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于3d深度学习的梅瑟纳综合症模型构建方法，其特征在于，所述dep-mhsa模块的设计包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于3d深度学习的梅瑟纳综合症模型构建方法，其特征在于，所述mts-ct数据集的构建包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于3d深度学习的梅瑟纳综合症模型构建方法，其特征在于，所述mts-net模型的训练过程包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于3d深度学习的梅瑟纳综合症模型构建方法，其特征在于，所述mts-net的3d深度学习模型通过将3d卷积分解为2d空间和1d时间卷积(称为(2+1)d卷积)作为基础块，重用了3dresnet-18的卷积茎，该主干的结构为(2+1)d配置中的卷积、批量归一化和relu(conv-bn-relu)的两个连续操作，设计用于从ct扫描中初始提取时空特征，令x0表示输入ct扫描片段，表示为空间这里，该张量的维度对应于ct扫描的特定特征，l0表示以帧数表示的剪辑长度，捕获扫描的时间方面，c0表示剪辑的通道，c0＝1反映ct图像的灰度性质，h0和w0分别表示每个帧的高度和宽度，提供扫描的空间维度，这种多维表示在处理医学成像中的ct扫描时被广泛使用，给定输入ct片段x0，第i层的计算序列表示为其中表示函数运算，θ(i)表示相关的可学习参数，具体来说，卷积干层的输出可以表示为：其中，conv表示2d空间卷积，bn表示批量归一化，σ表示非线性激活函数relu，k是内核大小，另一方面，表示时间计算序列：其中，conv表示一维时间卷积，有效地形成了卷积茎的时空结构，然后，应用一系列层，每层由两个残差块组成，对于前两层，每个残差块通常包含两个具有残差连接的时空操作：其中，xi表示卷积干层之后第(i-1)层的中间输出，即i>1，第1层的输出保留与输入剪辑相同的高度和宽度，具体来说，第1层由两个残差时空，第1层由两个残差...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶科，黄奕鑫，余蕾，金一琦，顾剑峰，夏开建，杜岚，陈存建，
申请(专利权)人：苏州工业园区蒙纳士科学技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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