【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于医疗影像的辅助诊断,尤其是涉及一种医疗影像深度学习辅助诊断系统。
技术介绍
1、随着医疗影像技术的快速发展,ct、mri、x光等影像设备在临床诊断中得到广泛应用,能够为医生提供丰富的病灶信息。然而,传统的医疗影像诊断主要依赖医生的经验和肉眼观察,存在诸多局限性。
2、一方面,医疗影像数据量庞大,医生长时间阅片容易产生视觉疲劳,导致诊断效率低下,且可能出现漏诊、误诊情况。例如,在肺癌早期筛查中,微小的肺部结节难以被医生及时发现,错过最佳治疗时机。另一方面,不同医生的诊断水平存在差异,对于复杂病例的判断可能不一致,影响诊断的准确性和可靠性。
3、同时,医学影像数据的复杂性也给诊断带来挑战。病灶的形态、大小、密度等特征多样,且在不同个体之间存在差异,仅依靠医生的经验难以全面、准确地分析。此外,随着医疗需求的增长,对影像诊断的速度和准确性提出了更高要求,传统方法已难以满足现代医疗的需求。
4、近年来,深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著成果,其强大的特征提取和模式识别能力为医疗影像诊断带来
...【技术保护点】
1.一种医疗影像深度学习辅助诊断系统,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的医疗影像深度学习辅助诊断系统,其特征在于,所述特征提取模块中,自组织映射算法计算的神经元活跃度用于调整深度学习算法的参数,混合密度网络算法输出的概率信息为聚类算法提供先验,聚类算法的结果用于更新混合密度网络算法的参数并反馈给深度学习算法。
3.根据权利要求1所述的医疗影像深度学习辅助诊断系统,其特征在于,所述目标检测/分割模块中,曲面拟合算法通过在分割掩码中选取采样点,用多项式曲面拟合病灶区域表面,根据曲面的平滑性调整分割边界,并计算曲面的极值点优化病灶区域坐标。
4.根...
【技术特征摘要】
1.一种医疗影像深度学习辅助诊断系统,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的医疗影像深度学习辅助诊断系统,其特征在于,所述特征提取模块中,自组织映射算法计算的神经元活跃度用于调整深度学习算法的参数,混合密度网络算法输出的概率信息为聚类算法提供先验,聚类算法的结果用于更新混合密度网络算法的参数并反馈给深度学习算法。
3.根据权利要求1所述的医疗影像深度学习辅助诊断系统,其特征在于,所述目标检测/分割模块中,曲面拟合算法通过在分割掩码中选取采样点,用多项式曲面拟合病灶区域表面,根据曲面的平滑性调整分割边界,并计算曲面的极值点优化病灶区域坐标。
4.根据权利要求1所述的医疗影像深度学习辅助诊断系统,其特征在于,所述图像预处理模块中的预处理操作包括采用中值滤波进行降噪,使用归一化公式将像素值映射到特定区间,通过直方图均衡化方法增强对比度。
5.根据权利要求1所述的医疗影像深度学习辅助诊断系统,其特征在于,所述特征提取模块的元学习网...
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