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申请/专利权人：南充市中心医院
摘要：本发明提出了一种基于深度自监督对比学习的X光胸片智能分析方法及系统。该方法将X光胸片于图像特征编码模块中提取图像特征，输出图像表征，图像特征映射模块基于图像表征得到图像特征视图，病灶特征增强模块基于X光胸片和图像表征提取影像组学信息，由影像组学特征编码模块提取影像组学信息中的影像组学特征，输出影像组学表征，影像组学特征映射模块基于影像组学表征得到影像组学特征视图；图像特征视图和影像组学特征视图在反馈回路中进行自监督深度对比学习，更新网络参数；判别模块对图像特征编码模块输出的图像表征进行疾病分类和病灶定位。本方法提高了疾病分类的准确性，显著提高了病灶区域的定位精度，其定位结果更为鲁棒和准确。
主权项：1.一种基于深度自监督对比学习的X光胸片智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取X光胸片样本；构建分析模型，该分析模型包括图像特征提取子网络、影像组学特征提取子网络和病灶特征增强模块；所述图像特征提取子网络包括图像特征编码模块、图像特征映射模块和判别模块；所述影像组学特征提取子网络包括影像组学特征编码模块RFEr和影像组学特征映射模块；所述图像特征编码模块、图像特征映射模块、病灶特征增强模块、影像组学特征编码模块和影像组学特征映射模块形成反馈回路；利用X光胸片样本对分析模型进行训练：将X光胸片样本于图像特征编码模块中进行图像特征提取，输出图像表征，图像特征映射模块基于图像表征输出图像特征映射，得到图像特征视图，病灶特征增强模块基于X光胸片样本和图像表征提取影像组学信息，由影像组学特征编码模块对所述影像组学信息进行影像组学特征提取，输出影像组学表征，影像组学特征映射模块基于影像组学表征输出影像组学特征映射，得到影像组学特征视图；所述图像特征视图和影像组学特征视图在所述反馈回路中进行自监督深度对比学习，更新图像特征提取子网络以及影像组学特征提取子网络的网络参数；所述判别模块对图像特征编码模块输出的图像表征进行疾病分类和病灶定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南充市中心医院 一种基于深度自监督对比学习的X光胸片智能分析方法及系统
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