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申请/专利权人：西北大学
摘要：本发明属于医学图像处理、计算机辅助诊断技术领域，公开了一种基于影像分析的眼眶淋巴增生病分类鉴别方法及系统，通过手动分割预处理的眼眶MRI图像，利用多通道生成对抗网络对不同模态进行自交叉表征和缺失图像生成。生成的图像编码通过全连接网络的分类器进行多模态联合诊断。该网络能学习模态图像的跨域转换及自编码，实现有模态缺失情况下的精确诊断。测试阶段，缺失模态由模型补全，进而进行分类诊断。本发明实现了高准确率的眼眶淋巴增生病诊断，具有低计算消耗、灵活使用和易部署等优点。
主权项：1.一种基于不完整多模态影像分析的眼眶淋巴增生病分类鉴别方法，其特征在于，眼眶淋巴增生病鉴别方法包括：在获取得到的多模态眼眶MRI图像中，将原始图像中的眼眶锥三角区域手动分割并预处理；处理后的三维图像作为样本，划分为训练集和测试集；构建了一个多通道生成对抗网络，网络中由通道标签指定的不同通道用于进行模态内和模态间的自交叉表征，生成缺失图像并进行图像编码；构建分类辅助分支，将生成模型补全所得各模态图像的编码送入由全连接网络组成的分类器，实现有模态缺失情况下的多模态联合诊断，同时根据分类结果指导多通道生成对抗网络的生成；训练过程中，多通道生成对抗网络从训练集数据中学习不同模态图像跨域转换及模态内自编码的知识，可以在补全缺失数据的同时完成图像表征任务；在测试阶段，对于有模态缺失的样本可由生成模型进行补全并进行编码，作为多模态影像特征送入分类器进行处理，即可实现眼眶淋巴增生病的诊断任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 基于影像分析的眼眶淋巴增生病分类鉴别方法及系统
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