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一种基于全局和局部信息融合的医学图像分类方法及系统 

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申请/专利权人:重庆大学

摘要:本发明公开了一种基于全局和局部信息融合的医学图像分类方法及系统,涉及图像分类技术领域,具体步骤为:获取待分类医学图像,并对所述待分类医学图像进行预处理,获得预处理图像;将所述预处理图像输入医学图像分类模型,获得所述预处理图像的类别信息;所述医学图像分类模型包括特征提取模块和预测模块,所述特征提取模块采用双重聚焦注意力VisionTransformer网络模型;将所述类别信息进行输出。本发明通过构建双重聚焦注意力VisionTransformer网络模型,有效地捕获并融合图像中的全局特征和局部特征,进而提高医学图像分类精度。

主权项:1.一种基于全局和局部信息融合的医学图像分类方法,其特征在于,具体步骤为:获取待分类医学图像,并对所述待分类医学图像进行预处理,获得预处理图像;将所述预处理图像输入医学图像分类模型,获得所述预处理图像的类别信息;所述医学图像分类模型包括特征提取模块和预测模块,所述特征提取模块采用双重聚焦注意力VisionTransformer网络模型;将所述类别信息进行输出。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 重庆大学 一种基于全局和局部信息融合的医学图像分类方法及系统

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