基于多期相特征融合的肠梗阻病因鉴别模型构建方法及系统
申请号:CN202510490053
申请日期:2025-04-18
公开号:CN120495813A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多期相特征融合的肠梗阻病因鉴别模型构建方法及系统,适用于肠梗阻类型复杂、影像表现多样的临床诊断场景。所述方法包括获取患者多期CT图像,进行图像预处理与结构分块,提取期相间结构一致性,识别伪差异区域与非病灶干扰区域,并对其特征进行抑制;同时结合病因区域差异增强、结构期望模板比对、动态容差分析,实现粘连型、肿瘤型、套叠型等多种病因的智能判别。系统具备模型可解释性强、对阴性征象敏感、抗伪影干扰能力强的特点,提升了肠梗阻病因自动识别的准确性和临床适用性。
技术关键词
模型构建方法
深度学习模型训练
图像处理模块
鉴别系统
结构轮廓
图像采集模块
模板
卷积特征
图像重建
纹理特征
造影剂
动态
分析模块
亮度
形态
伪影
连续性
注意力
患者