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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于数字乳腺影像和超声影像跨模态融合分类方法，该方法首先获取乳腺癌病人的超声影像和DBT影像数据，对病灶部分进行分割。其次将分割后的影像数据划分为训练集和测试集。然后对基于对比学习的生成对抗网络DCLGAN进行改进，将训练数据集中的DBT影像和超声影像分别输入EDCLGAN模型，生成伪超声影像和伪DBT影像。最后构建DBT影像和伪超声影像的影像对、超声影像和伪DBT影像的影像对，通过构建基于交叉注意力的多模态Transformer模型实现特征融合，再通过分类器进行分类。本发明获得更好的影像分类性能，帮助医生甚至人工智能做出更准确的判断。
主权项：1.一种基于数字乳腺影像和超声影像跨模态融合分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取乳腺癌病人的超声影像和DBT影像数据，对标记出的病灶部分进行分割；步骤二：将分割后的影像数据划分为训练集和测试集，对训练集的样本数据做数据增强以及样本均衡处理；步骤三：对基于对比学习的生成对抗网络DCLGAN进行改进，得到EDCLGAN模型，将训练数据集中的DBT影像和超声影像分别输入EDCLGAN模型，生成伪超声影像和伪DBT影像；步骤四：构建DBT影像和伪超声影像的影像对、超声影像和伪DBT影像的影像对，通过构建基于交叉注意力的多模态Transformer模型实现跨模态特征融合，再通过分类器进行分类，并由训练集完成训练；步骤五：通过测试集进行性能测试，验证有效性以及实用性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于数字乳腺影像和超声影像跨模态融合分类方法
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