本技术公开了一种面向核医学的图像智能处理系统及方法,涉及核医学图像处理技术领域,主要方案为:通过接收原始图像数据及患者病史、年龄和性别数据;利用卷积神经网络提取原始图像不同层次特征图,计算均值和标准差以确定融合权重系数,得到融合后的特征图;对特征图进行分析处理得到输入特征向量,结合病史等数据生成临床信息向量并融合得到综合特征向量,计算输出概率向量进行初步病灶检测;根据输出概率向量计算病灶判定指标,在满足初步判断条件时,计算不确定性程度值和分散程度值辅助判断病灶是否存在;将检测结果生成详细诊断报告。综合多源数据和先进算法,提高了核医学图像病灶检测的准确性和可靠性,为疾病诊断和治疗提供有力支持。
背景技术
在现代医疗领域,核医学作为一种重要的诊断和治疗手段,发挥着不可替代的作用。核医学图像能够提供人体内部的生理和病理信息,对于疾病的早期发现、准确诊断以及治疗方案的制定至关重要。
然而,传统的核医学图像分析主要依赖于医生的肉眼观察和经验判断。这种方式存在诸多局限性,一方面,医生的主观判断容易受到疲劳、经验差异等因素的影响,导致诊断结果的准确性和一致性难以保证。另一方面,单纯依靠肉眼观察难以充分挖掘图像中蕴含的丰富信息,可能会遗漏一些关键的病变特征。
实现思路