[发明专利]基于超声和红外多模态图像的甲状腺结节图像分类方法在审
| 申请号： | 202310131752.0 | 申请日： | 2023-02-16 |
| 公开（公告）号： | CN116051905A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 刘娟;张娜 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 李炜 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于超声和红外热图多模态图像的甲状腺结节图像分类方法。本发明基于超声和红外热图像，结合多模态学习方法，提供了一个自适应多模态混合模型，该模型由模态内混合编码器，自适应跨模态编码器，分类头三部分组成。模态内混合编码器在提取局部特征的同时能够对全局特征进行建模；自适应跨模态编码器能够根据不同的案例制定个性化的模态权重，同时进行模态间特征的信息交互与融合；分类头对得到的融合特征进行分类。该方法基于受检者的超声和红外热图像，使用AmmH模型自动对受检者甲状腺结节图像进行分类，为医生提供客观、准确的分类结果，以实现辅助诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 超声 红外 多模态 图像 甲状腺 结节 分类 方法 | ||
【主权项】：
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