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申请/专利权人：中国人民解放军海军军医大学第一附属医院
摘要：本发明公开了通过多模态图像辅助胰腺病变诊断的深度学习模型，涉及疾病诊断技术领域，该模型将成对的CT和EUS图片作为输入，采用Transformer结构作为网络的主干，网络输出相应的CT和EUS图像中的病灶分割结果，并预测该病灶的类型，该通过多模态图像辅助胰腺病变诊断的深度学习模型，通过构建基于Transformer架构的MMED‑Net模型，该模型将患者胰腺的EUS和CT多模态图像作为输入，经过系列的编解码网络后，既可以准确的将病灶从图像中分割出来，又可以预测该图像组合的疾病类型，可以在不穿刺或者少穿刺的条件下，就能准确的预测胰腺疾病。
主权项：1.通过多模态图像辅助胰腺病变诊断的深度学习模型，其特征在于：该模型将成对的CT和EUS图片作为输入，采用Transformer结构作为网络的主干，网络输出相应的CT和EUS图像中的病灶分割结果，并预测该病灶的类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军军医大学第一附属医院 通过多模态图像辅助胰腺病变诊断的深度学习模型
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