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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DR胸片异常分类方法及系统。该方法中，图像特征编码器提取DR胸片的图像特征，放射组学特征编码器提取DR胸片病灶定位边界框中的放射组学特征；图像表达更新单元提取图像特征的图像映射，放射组学表达更新单元提取放射组学特征的放射组学映射，图像特征编码器、图像表达更新单元、放射组学特征编码器和放射组学表达更新单元形成反馈回路，在该反馈回路中图像映射和放射组学映射进行知识增强对比学习，更新网络参数；图像特征分类单元对图像特征疾病分类；放射组学特征分类单元对放射组学特征疾病分类；分类结果融合单元融合两分类结果得到疾病类别判别结果。本方法增强了与图像特征的对比学习效果，提高了疾病分类的准确性。
主权项：1.一种DR胸片异常分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取DR胸片样本；构建分类模型，该分类模型包括图像特征提取子网络、放射组学特征提取子网络和分类融合单元；所述图像特征提取子网络包括图像特征编码器、图像表达更新单元和图像特征分类单元；所述放射组学特征提取子网络包括放射组学特征编码器、放射组学表达更新单元和放射组学特征分类单元；利用所述DR胸片样本对分类模型进行训练：图像特征编码器在DR胸片样本中进行图像特征提取，放射组学特征编码器在有病灶标注的DR胸片样本的病灶定位边界框中进行放射组学特征提取；图像表达更新单元提取所述图像特征的图像映射，放射组学表达更新单元提取所述放射组学特征的放射组学映射，所述图像特征编码器、图像表达更新单元、放射组学特征编码器和放射组学表达更新单元形成反馈回路，在该反馈回路中所述图像映射和放射组学映射进行知识增强对比学习，动态更新与相互加强所述图像特征和放射组学特征，更新所述图像特征编码器、图像表达更新单元、放射组学特征编码器和放射组学表达更新单元的网络参数；图像特征分类单元对所述图像特征编码器输出的图像特征进行疾病分类；放射组学特征分类单元对所述放射组学特征编码器输出的放射组学特征进行疾病分类；所述分类结果融合单元对所述图像特征分类单元与放射组学特征分类单元的输出结果按照类别概率值进行加权融合，取融合后值最大的类别作为DR胸片的疾病类别判别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南充市中心医院 一种DR胸片异常分类方法及系统
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