[发明专利]角膜炎前房图像多模态多尺度特征分支融合分类方法在审
| 申请号： | 202310909066.1 | 申请日： | 2023-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN116881849A | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 柯怡然;王亚奇;王艺臻;贾刚勇;饶欢乐 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/25 | 分类号： | G06F18/25;G06F18/24;G06N3/045;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084;G06V10/82;G06F40/284 |
| 代理公司： | 杭州奥创知识产权代理有限公司 33272 | 代理人： | 王佳健 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种角膜炎前房图像多模态多尺度特征分支融合分类方法。该方法包括：多模态输入并对输入的数据进行预处理；图像数据通过多尺度自注意力融合特征图生成器得到两种图像模态数据在不同尺度下的融合特征图；对提取到的特征图输入到不同的分支进行处理，将分别得到的特征图自适应池化形成各自的特征向量；最后，将两种图像数据特征向量和文本数据的向量进行加权求和，并输入全连接层和ReLU激活函数进行计算，得出最终的向量进行结果预测。本发明充分利用医疗影像数据和文本数据，挖掘和利用模态之间的关联性息，增强特征表达能力，提高了对多样性的图像识别和判断能力，全面且准确地提高了分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 角膜炎 前房 图像 多模态多 尺度 特征 分支 融合 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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