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申请/专利权人：苏州工业园区蒙纳士科学技术研究院;常熟市第一人民医院
摘要：本发明公开了一种基于3D深度学习的梅瑟纳综合症模型构建方法，涉及深度学习和医学图像处理技术领域，该方法包括以下步骤：1构建一个名为MTS‑Net的3D深度学习模型，该模型用于接收CT扫描数据作为输入，以进行梅瑟纳综合症的诊断，本发明通过构建专门的3D深度学习模型MTS‑Net，并结合DEP‑MHSA模块，模型能够充分捕捉CT扫描数据中的时空关系，提取出与梅瑟纳综合症相关的关键特征，这使得模型在诊断过程中能够更准确地识别病变区域，从而提高了诊断的准确性，与传统的诊断方法相比，MTS‑Net模型能够更快速地分析大量的CT扫描数据，并给出准确的诊断结果，为医生提供了有力的辅助工具。
主权项：1.一种基于3D深度学习的梅瑟纳综合症模型构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1构建一个名为MTS-Net的3D深度学习模型，该模型用于接收CT扫描数据作为输入，以进行梅瑟纳综合症的诊断；2在MTS-Net模型中引入双增强位置多头自注意力DEP-MHSA模块，用于捕捉CT扫描数据之间的时空关系；3利用DEP-MHSA模块模拟诊断梅瑟纳综合症的临床过程，通过自注意力机制提取关键特征，以实现对梅瑟纳综合症的准确诊断；4引入一个名为MTS-CT的新数据集，该数据集包含足够数量的受试者的CT扫描数据，用于训练和验证MTS-Net模型的性能；5利用MTS-CT数据集训练MTS-Net模型，通过优化模型参数提高诊断精度；6将训练好的MTS-Net模型应用于实际CT扫描数据的诊断，输出诊断结果。
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百度查询： 苏州工业园区蒙纳士科学技术研究院 常熟市第一人民医院 一种基于3D深度学习的梅瑟纳综合症模型构建方法
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