[发明专利]一种基于多模态特征辅助的肝癌CT图像分类方法及装置在审
| 申请号： | 202310925053.3 | 申请日： | 2023-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN116958680A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 薛梦凡;乔韶华;曾祥爱;江浩东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06T7/00;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/084 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 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： | 本发明公开了一种基于多模态特征辅助的肝癌CT图像分类方法及装置。该方法通过构建两个神经网络，分别提取四相期CT特征与单相期CT特征，单独训练后，使用四相期CT分类模型网络参数辅助训练基于单相期CT的分类神经网络，利用四相期CT图像丰富的特征，提高单相期CT影像分类网络的精度。同时，在测试应用阶段，不需要使用四相期CT图像作为网络的输入，而仅使用基于单相期CT的分类神经网络对单相期CT图像进行分类识别，在提高单相期CT图像分类准确性的同时，辅助医生减少工作量，且有助于减少造影剂注射与连续扫描对病人造成的不良影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 特征 辅助 肝癌 ct 图像 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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