基于深度学习的动脉粥样硬化斑块识别方法

本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及基于深度学习的动脉粥样硬化斑块识别方法，通过采集多源医学影像数据并将图像进行配准，随后进行特征分割和数据融合，有效提升了用于识别和判断的数据精度，同时，通过对融合后数据质量进行评价，并在融合质量不合格时判断异常原因针对性修正参数，从而构建了一套自优化的融合数据质量优化体系，为动脉粥样硬化斑块的准确识别奠定了坚实基础。本发明提出的方法有效整合了多源数据的优势，通过动态调整各处理参数，克服单一成像技术的局限性，并有效解决因斑块结构复杂和个体差异显著导致的识别问题，显著提升识别的准确性和可靠性，为早期诊断和治疗动脉粥样硬化相关疾病提供了有力的技术支持。