【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗图像处理领域，特别是涉及一种医疗影像智能分析方法。
技术介绍
1、随着医学影像技术的不断发展，mri(磁共振成像)、ct(计算机断层扫描)和超声成像等成像设备已经广泛应用于临床诊断。所述成像设备能够生成高分辨率的组织图像，帮助医生识别病变区域，并制定治疗方案。近年来，随着计算机视觉和人工智能技术的进步，基于深度学习和机器学习的自动化医疗影像分析方法逐渐涌现。所述方法能够在大量医疗影像数据中提取特征，实现病灶区域的自动检测，并显著提高了诊断效率和准确率。
2、然而，上述图像分析方法在医疗影像分析中仍然存在一些亟待解决的问题：首先，大多依赖于固定分区策略，在处理复杂的医学影像时显得局限，无法根据图像中局部特征的变化自适应调整分区的大小，结果可能导致对细微病变的检测不够敏感，或者无法对具有复杂结构的病灶进行精细化处理，进而影响诊断的准确性；其次，在特征提取方面，通常缺乏非线性处理机制，面对医学图像中噪声和异常值时，特征提取过程易受到干扰，导致无法准确捕捉到真正有意义的特征信息，从而影响后续的分析和判定；最后，往往...
【技术保护点】
1.一种医疗影像智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种医疗影像智能分析方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种医疗影像智能分析方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种医疗影像智能分析方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种医疗影像智能分析方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种医疗影像智能分析方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
7.根据权利要求6所述的...
【技术特征摘要】
1.一种医疗影像智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种医疗影像智能分析方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种医疗影像智能分析方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种医疗影像智能分析方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳苑，
申请(专利权)人：山东泽悦信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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