基本信息:
- 专利标题： 一种基于多特征融合的浅表淋巴结分类方法、系统及终端
- 申请号：CN202411723380.1 申请日：2024-11-28
- 公开(公告)号：CN119887621A 公开(公告)日：2025-04-25
- 发明人： 雷柏英 , 王圆坤 , 赵程 , 周路遥 , 汪天富
- 申请人： 深圳大学
- 申请人地址： 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号
- 专利权人： 深圳大学
- 当前专利权人： 深圳大学
- 当前专利权人地址： 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号
- 代理机构： 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 陈专
- 主分类号： G06T7/00
- IPC分类号： G06T7/00 ; G06V10/764 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于多特征融合的浅表淋巴结分类方法、系统及终端，所述方法包括：构建多模态融合网络模型，对多模态融合网络模型进行训练，得到浅表淋巴结分类模型；获取待预测目标的US图像和CDFI图像，对US图像和CDFI图像进行预处理，得到目标US图像和目标CDFI图像；将目标US图像和目标CDFI图像输入到浅表淋巴结分类模型进行特征的提取和融合，输出目标浅表淋巴结分类结果；本发明将多特征多模式融合网络应用于浅表淋巴结分类，该网络集成了卷积神经网络分支和视觉分支，从US和CDFI图像中提取多尺度特征，并通过CBA特征融合模块和CMA特征融合模块促进了跨尺度的特征交互和融合，利用血流信息增强边缘区域检测，提高了浅表淋巴结分类的准确性。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06T | 一般的图像数据处理或产生 |
| ------G06T7/00 | 图像分析，例如从位像到非位像 |