摘要
本发明公开了一种基于人工智能的B超辅助诊断系统,包括:数据采集与预处理模块:用于采集B超图像并进行标准化处理;物理特性提取模块:提取声阻抗、衰减系数、回声强度、散射和反射模式的物理特性,为特征融合模块提供嵌入式数据;特征融合与表示模块:通过多模态特征融合和自适应图卷积方法,将物理特性与空间特征深度结合,生成高维特征表示;深度学习诊断模型模块:基于物理语义引导的多任务深度神经网络框架,实现特征学习与诊断任务的联合优化;可视化与辅助诊断模块:通过热力图、多模态分析和智能解释,呈现诊断结果并为医生提供决策支持。本发明能解决传统深度学习模型在低对比度、噪声干扰以及数据匮乏等挑战下的局限性。