[发明专利]基于多模态分解表示学习的特征处理方法、装置及设备在审
| 申请号： | 202111373163.0 | 申请日： | 2021-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN114332555A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 成建宏;郑少波;杨义;冯杰;郑新奇 | 申请（专利权）人： | 贵州航天计量测试技术研究所 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 中国航天科工集团公司专利中心 11024 | 代理人： | 张国虹 |
| 地址： | 550009 贵州省贵阳市*** | 国省代码： | 贵州;52 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本文件提供一种基于多模态分解表示学习的特征处理方法、装置及设备。方法包括：对多模态医学影像的多个模态进行提取特征处理，得到多模态影像特征集；对所述多模态影像特征集中的每个多模态影像特征进行编码处理，得到所述多模态影像特征的高阶潜在表示；对每个多模态影像特征的高阶潜在表示进行分解处理，得到多模态间的共性特征高阶表示和异性特征高阶表示；对所述共性特征高阶表示和所述异性特征高阶表示进行编码处理，重构出所述多模态影像特征。由此，能够有效实现多模态特征融合以用于下游医学影像智能辅助分类任务。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 分解 表示 学习 特征 处理 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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