基于深度學(xué)習(xí)與注意力機(jī)制的多發(fā)性結(jié)節(jié)分類系統(tǒng)和方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010643184.9 申請日 -
公開(公告)號 CN111539491A 公開(公告)日 2020-08-14
申請公布號 CN111539491A 申請公布日 2020-08-14
分類號 G06K9/62(2006.01)I 分類 計(jì)算;推算;計(jì)數(shù);
發(fā)明人 楊健程;黃曉陽;葛亮 申請(專利權(quán))人 點(diǎn)內(nèi)(上海)生物科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 成都坤倫厚樸專利代理事務(wù)所(普通合伙) 代理人 點(diǎn)內(nèi)(上海)生物科技有限公司
地址 200120上海市浦東新區(qū)郭守敬路498號8幢19號樓3層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)與注意力機(jī)制的多發(fā)性結(jié)節(jié)分類系統(tǒng)和方法,屬于醫(yī)學(xué)圖像分類技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對現(xiàn)有結(jié)節(jié)分類系統(tǒng)只考慮孤立結(jié)節(jié),忽略結(jié)節(jié)上下文信息導(dǎo)致分類精度不夠高的問題,以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主干,提出結(jié)節(jié)集合注意力操作提取醫(yī)學(xué)圖像上同一患者多個結(jié)節(jié)的關(guān)系,對同一患者多個結(jié)節(jié)的相互關(guān)系進(jìn)行建模,得到分類結(jié)果。本發(fā)明通過對同一患者多個結(jié)節(jié)的相互關(guān)系進(jìn)行建模,加強(qiáng)結(jié)節(jié)的本質(zhì)表征,使模型訓(xùn)練的分類結(jié)果具有更高的分類精度,相比傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可獲得更高的分類精度。??