【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像处理，具体涉及一种基于深度学习的定位像准确度判断方法及系统。
技术介绍
1、医学影像检查是医疗单位在对患者进行诊疗时常用的辅助诊疗手段，其中医学图像质量的好坏，直接影响着临床医生对疾病的诊断。定位像是患者拍摄图像时最重要的一步，定位像对于需要精确影像引导的介入手术或放射治疗计划制定至关重要，不精确的定位将直接影响到治疗方案的设计与实施效果，定位像拍摄不准确，会导致图像无法完整清晰的显示解剖结构，从而影响后续的诊断图像的质量；若定位像的定位偏差较大，可能会漏诊目标病变或误将非病灶区域作为重点，导致临床医生做出错误的诊断决策。因此，需对定位像的拍摄准确度进行判断。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于深度学习的定位像准确度判断方法及系统，以对定位像的拍摄准确度进行判断，实现定位像的准确拍摄。
2、为了实现上述目的，本专利技术的第一方面，提供了一种基于深度学习的定位像准确度判断方法，包括：
3、获取待预测定位像；
4、将待预测...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的定位像准确度判断方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的定位像准确度判断方法，其特征在于，所述定位像预测网络还包括通道注意力模块，定位像预测网络将最后一次特征融合后的特征图输入通道注意力模块，得到注意力特征，并融合注意力特征与最后一次特征融合后的特征图，得到融合特征。
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的定位像准确度判断方法，其特征在于，通过带关键点标注的定位像生成高斯热力图，使用高斯热力图对定位像预测网络进行训练。
4.如权利要求3所述的一种基于深度学习的定位像准确度判断方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的定位像准确度判断方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的定位像准确度判断方法，其特征在于，所述定位像预测网络还包括通道注意力模块，定位像预测网络将最后一次特征融合后的特征图输入通道注意力模块，得到注意力特征，并融合注意力特征与最后一次特征融合后的特征图，得到融合特征。
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的定位像准确度判断方法，其特征在于，通过带关键点标注的定位像生成高斯热力图，使用高斯热力图对定位像预测网络进行训练。
4.如权利要求3所述的一种基于深度学习的定位像准确度判断方法，其特征在于，所述带关键点标注的定位像，为通过对原始定位像进行预处理与关键点标注得到，所述预处理包括对原始定位像进行多窗融合。
5.如权利要求4所述的一种基于深度学习的定位像准确度判断方法，其特征在于，所述多窗融合，...
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