[发明专利]基于自我修正式标签生成网络的胸片多标签分类方法有效
| 申请号： | 202010072862.0 | 申请日： | 2020-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN111275118B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 张玥杰;胡玥琳 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于医学图像处理领域，具体为基于自我修正式标签生成网络的胸片多标签分类方法。本发明通过构建自我修正式标签生成网络模型，用于胸片的多标签分类；该网络包括：ResNet图像编码器、自我修正式注意力机制模块以及GRU解码器；图像编码器用于获取输入图像即胸片图像的高层语义特征，生成图像特征表示，并输出至自我修正式注意力机制模块中；自我修正式注意力机制模块在每个时刻根据之前时刻所输出的状态信息和图像特征生成对应于当前时间步的注意力图谱，并向解码器输出上下文特征向量；解码器根据上下文特征向量和之前时刻生成的标签词向量，生成当前时刻图像所对应的标签。本发明有效解决了胸片多标签分类中的预测效果不平衡问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自我 修正 标签 生成 网络 胸片 分类 方法 | ||
【主权项】：
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