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摘要：本发明公开了一种SPECT‑MPI图像分类方法及系统，该方法包括将待分类的SPECT‑MPI图像预处理，并将预处理后的SPECT‑MPI图像与标准图像集中的标准图像进行配对，获得多个样本对；其中，标准图像为分类模型训练集中随机选取的预处理后的图像；采用分类模型对多个样本对处理，获得SPECT‑MPI图像的分类结果，提高分类方法的噪声鲁棒性。

主权项：1.一种SPECT-MPI图像分类方法，其特征在于，包括：将待分类的SPECT-MPI图像预处理，并将预处理后的SPECT-MPI图像与标准图像集中的标准图像进行配对，获得多个样本对；其中，标准图像为分类模型训练集中随机选取的预处理后的图像；采用分类模型对多个样本对处理，获得SPECT-MPI图像的分类结果；其中，分类模型对多个样本对处理的过程包括：采用双通道三维残差网络模型分别对样本对进行特征提取，得到各样本对中样本的负荷特征和静息特征，其中，负荷特征包括VLA轴负荷特征、HLA轴负荷特征和SA负荷特征，静息特征包括VLA轴静息特征、HLA轴静息特征和SA静息特征；依次采用差异特征注意力模块、连接模块和全连接层对同一样本的负荷特征和静息特征进行融合，获得各样本对中样本的特征向量，其中，差异特征注意力模块包括深度空间注意力模块、平面空间注意力模块和通道注意力模块，依次采用深度空间注意力模块、平面空间注意力模块和通道注意力模块对同一轴的负荷特征和静息特征进行处理；根据特征向量，计算各样本对中样本的相似度；根据相似度，采用最近邻决策分类，获得SPECT-MPI图像的分类结果；使用深度空间注意力模块处理同一轴的负荷特征与静息特征，获得， ，其中，表示深度空间注意力模块处理后的一级空间特征，表示元素级乘法，表示深度空间注意力模块根据计算得到的深度空间注意力图，表示负荷特征和静息特征的绝对值差； 计算如下： ，其中，表示特征通道平均池化，表示H-W平面的平均池化，表示卷积核大小为1×1×3且步长为1的卷积运算，为激活函数，表示Sigmoid激活函数；使用平面空间注意力模块对一级空间特征进行处理，获得； ，其中，表示平面空间注意力模块处理后的二级空间特征，表示平面空间注意力模块根据计算得到的特征在H-W平面的空间注意力图； 的计算公式如下： ，其中，表示按通道维度的最大池化计算，表示拼接操作，表示卷积核大小为3×3×1且步长为1的卷积运算；使用通道注意力模块对二级空间特征进行处理，获得； ，其中，表示校准特征，表示通道注意力模块根据计算得到的通道注意力图； 的计算公式如下： ，其中，和表示两个全连接层的权重，MLP表示多层感知器，为通道数，为用于设置隐藏层节点数的比率，激活函数添加在后，，，和分别表示3D全局平均值和3D最大池化。

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百度查询： 南京信息工程大学 一种SPECT-MPI图像分类方法及系统