一种基于Transformer的自适应医学影像分类方法及...
实质审查的生效
摘要
本发明提出一种基于Transformer的自适应医学影像分类方法及系统，包括通过卷积神经网络获取基础的图像特征信息，将图像特征信息传到通道注意力网络结构中，得到加权之后的通道注意力特征图，将通道注意力特征图传到Transformer网络中，得到经过Transformer处理之后的特征向量，最后将得到的特征向量输入到全连接层中，全连接层直接输出算法最后的分类结果。本发明将卷积神经网络与Transformer模型有效地结合在一起，既降低了模型冗余度，又可以捕获图像的全局上下文信息提取强有力的特征信息。
基本信息
专利标题 ：
一种基于Transformer的自适应医学影像分类方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114283301A
申请号 ：
CN202111324473.3
公开（公告）日 ：
2022-04-05
申请日 ：
2021-11-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
詹紫微陈伟任菲王显棋王晓雯李妹龚家利杜保林
申请人 ：
北京知见生命科技有限公司;重庆知见生命科技有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区翠微中里14号楼三层A876
代理机构 ：
北京律诚同业知识产权代理有限公司
代理人 ：
徐金国
优先权 ：
CN202111324473.3
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/04 G06K9/62
法律状态
2022-04-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20211110
申请日 : 20211110
2022-04-05 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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