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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请公开了一种基于唾液代谢物的胃癌患者识别系统及方法，涉及智能识别领域，其通过获取唾液样本的液相色谱图，并采用基于计算机视觉的图像分析和处理技术来进行所述唾液样本的液相色谱图的特征提取，以此基于所述唾液样本的液相色谱图的浅层和语义的多尺度融合表示特征来自动地得到罹患胃癌的风险等级标签的识别结果。通过这种方式，能够进行无创性监测，同时系统可以识别早期胃癌患者，有助于实现早期诊断和及时治疗，从而提高患者的生存率和生活质量。

主权项：1.一种基于唾液代谢物的胃癌患者识别系统，其特征在于，包括：液相色谱图获取模块，用于获取唾液样本的液相色谱图；色谱多尺度特征提取模块，用于对所述唾液样本的液相色谱图进行色谱多尺度特征提取以得到唾液样本液相色谱浅层特征图和唾液样本液相色谱语义特征图；协同关注强化模块，用于将所述唾液样本液相色谱浅层特征图和所述唾液样本液相色谱语义特征图输入协同关注模块以得到协同强化唾液样本液相色谱浅层特征图和协同强化唾液样本液相色谱语义特征图；语义多通道特征融合模块，用于将所述协同强化唾液样本液相色谱浅层特征图和所述协同强化唾液样本液相色谱语义特征图输入语义导向的多通道特征融合模块以得到唾液样本液相色谱多尺度融合表示图作为唾液样本液相色谱多尺度融合表示特征；识别结果生成模块，用于基于所述唾液样本液相色谱多尺度融合表示特征，得到识别结果；其中，所述协同关注强化模块，包括：形状重塑单元，用于对所述唾液样本液相色谱浅层特征图和所述唾液样本液相色谱语义特征图进行形状重塑以得到唾液样本液相色谱浅层特征矩阵和唾液样本液相色谱语义特征矩阵；相似度矩阵计算单元，用于计算所述唾液样本液相色谱浅层特征矩阵和所述唾液样本液相色谱语义特征矩阵的转置矩阵之间的乘积以得到所述唾液样本液相色谱浅层特征图和所述唾液样本液相色谱语义特征图之间的唾液样本液相色谱全通道相似度矩阵；归一化处理单元，用于对所述唾液样本液相色谱全通道相似度矩阵进行归一化处理以得到归一化唾液样本液相色谱全通道相似度矩阵；协同关注权重计算单元，用于基于所述归一化唾液样本液相色谱全通道相似度矩阵计算唾液样本液相色谱浅层协同关注权重向量和唾液样本液相色谱语义协同关注权重向量；特征加权单元，用于以所述唾液样本液相色谱浅层协同关注权重向量和所述唾液样本液相色谱语义协同关注权重向量，分别计算所述唾液样本液相色谱浅层特征图和所述唾液样本液相色谱语义特征图的逐通道乘积以得到所述协同强化唾液样本液相色谱浅层特征图和所述协同强化唾液样本液相色谱语义特征图。

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百度查询： 吉林大学 基于唾液代谢物的胃癌患者识别系统及方法