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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本发明实施例提供了一种多模态超声图像前列腺癌分类方法、装置及相关组件，该分类方法通过两个编码器分别对灰度弹性图像和B超图像进行特征提取，将提取到的特征输入至混合注意力模块进行特征权重校正，从而对输出特征进行分类和分割，从而得到分类结果和分割结果，再对分类结果和分割结果进行监督。本实施例的分类方法使用了混合注意力模块对两个图像进行特征权重校正，以及使用了分割模块对输出特征进行分割，从而对分类结果和分割结果进行监督，使得最终的分类结果更准确，从而提高了前列腺癌的识别精确率。
主权项：1.一种多模态超声图像前列腺癌分类方法，其特征在于，包括：获取包含超声弹性图像和B超图像的数据集，并对所述超声弹性图像进行预处理，得到灰度弹性图像；利用两个编码器分别对所述灰度弹性图像和B超图像进行特征提取，并利用混合注意力模块对提取的特征进行特征权重校正，得到输出特征；对所述输出特征进行平均池化处理和全连接层处理，得到分类结果；利用分割模块对所述输出特征进行分割，得到分割结果；对所述分类结果和分割结果进行监督。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 一种多模态超声图像前列腺癌分类方法、装置及相关组件
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