技术总结
本技术涉及医学影像信息技术领域，具体的讲是基于深度学习体征结构的全模态医学影像序列分组方法，包括：获取医学影像信息；对获取的医学影像信息进行信息提取；建立全模态深度学习AI序列匹配系统；进行序列匹配处理；将处理后的医学影像序列分组传输到显示单元；显示单元进行全模态医学影像序列分组显示；本发明利用深度学习神经网络，依据人体CT、MR精准解剖信息，人体骨骼被精准识别分割为相对固定的局部区域，以特定骨骼部位做精准人体体位分割，依据分子影像双模态中的CT或MR影像精准定位，转换到全模态影像的相应层面，进行自动精准配准显示，减少技术水平差异造成的诊断误差，同时提高医师的工作效能。同时提高医师的工作效能。同时提高医师的工作效能。
技术研发人员：石洪成 陈曙光 胡鹏程 刘国兵 顾宇参 余浩军
受保护的技术使用者：复旦大学附属中山医院
技术研发日：2020.10.15
技术公布日：2021/2/2