一种基于动态课程学习的神经影像时空编码方法

本发明属于医学图像处理技术领域，公开了一种基于动态课程学习的神经影像时空编码方法，包括下列步骤：S1、输入三维切片图像并进行预处理；S2、对预处理后的切片图像进行近似排序池化时空编码，输出重构的二维动态图；S3、基于动态课程学习策略进行分层和阶段内的迭代训练，实现自适应阶段切换；S4、基于动态分组机制进行自适应动态重标通道与空间注意力，得到相应阶段的最终输出；S5、所有阶段完成后将处理结果送入任务头进行分类、分割或回归。本发明适合算力受限环境，清晰展示特征从宏观到微观的演进过程，符合临床诊断逻辑，分类准确率有明显提升。