【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脑部核磁影像病灶，尤其涉及一种基于多跳记忆网络的脑部核磁影像病灶推理方法。
技术介绍
1、随着医学影像技术和人工智能的快速发展，脑部核磁共振影像作为脑部疾病诊断的重要工具，因其非侵入性、高分辨率以及多模态特性成为医疗领域广泛应用的影像手段，然而，面对日益增长的影像数据量及复杂的病灶特征，传统影像分析和病灶推理技术在实际应用中仍面临诸多挑战。
2、目前，脑部核磁共振影像分析通常依赖于经验丰富的放射科医生通过人工阅片来识别病灶的具体位置、范围以及性质，虽然能够结合医生的专业知识和经验但也存在明显局限性：人工阅片效率较低，针对需要大量切片的影像数据时容易因视觉疲劳导致漏诊或误诊，同时，不同医生之间的诊断结果可能存在较大主观差异性难以保障诊断结果的一致性，此外，针对微小病灶或不典型病变，医生的判断往往依赖于主观经验，这进一步限制了人工诊断的可靠性。
3、为了弥补人工诊断的不足，近年来基于人工智能的影像分析方法逐渐应用于脑部核磁共振影像的处理与推理，传统算法通常通过构建卷积神经网络或其他机器学习模型来提取影像...
【技术保护点】
1.一种基于多跳记忆网络的脑部核磁影像病灶推理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多跳记忆网络的脑部核磁影像病灶推理方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于多跳记忆网络的脑部核磁影像病灶推理方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于多跳记忆网络的脑部核磁影像病灶推理方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于多跳记忆网络的脑部核磁影像病灶推理方法，其特征在于，所述S5具体包括：
6.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.一种基于多跳记忆网络的脑部核磁影像病灶推理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多跳记忆网络的脑部核磁影像病灶推理方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于多跳记忆网络的脑部核磁影像病灶推理方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于多跳记忆网络的脑部核磁影像病灶推...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。