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一种医学影像处理模型训练方法、医学影像处理方法及装置 

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申请/专利权人:北京凯普顿医药科技开发有限公司

摘要:本发明公开了一种医学影像处理模型训练方法、医学影像处理方法及装置,涉及图像处理技术领域,该工艺方法的具体步骤为:S100,影像采集与标准化:收集多种模态的医学影像数据,如CT计算机断层扫描、MRI磁共振成像、病理切片、基因数据,并进行标准化处理,以提高数据的质量和一致性,本发明通过多模态数据融合训练,能够充分利用不同模态的医学影像数据,提供更丰富的信息,这些多模态数据涵盖了从结构到功能、从宏观到微观的全方位信息,从而帮助模型更全面地理解疾病的本质,这种全面的信息输入有助于模型做出更准确的预测和判断,进而提高诊断的准确性和可靠性。

主权项:1.一种医学影像处理模型训练方法,其特征在于,该模型训练方法具体步骤:S100,影像采集与标准化:收集多种模态的医学影像数据,如CT计算机断层扫描、MRI磁共振成像、病理切片、基因数据,并进行标准化处理,以提高数据的质量和一致性;S200,多模态影像数据融合:采用先进的多模态数据融合技术,将不同模态的医学影像数据进行融合,生成融合后的多模态数据;S300,循环神经网络模型构建:根据融合后的多模态数据,构建循环神经网络RNN模型,定义评价指标,以监督模型的训练过程并评估模型的性能;S400,模型训练与调优:使用融合后的多模态数据对循环神经网络模型进行训练,并根据验证集和测试集的性能反馈来调整模型的参数,同时,采用优化算法来优化模型参数。

全文数据:

权利要求:

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