基于多模态分解表示学习的特征处理方法、装置及设备
实质审查的生效
摘要
本文件提供一种基于多模态分解表示学习的特征处理方法、装置及设备。方法包括：对多模态医学影像的多个模态进行提取特征处理，得到多模态影像特征集；对所述多模态影像特征集中的每个多模态影像特征进行编码处理，得到所述多模态影像特征的高阶潜在表示；对每个多模态影像特征的高阶潜在表示进行分解处理，得到多模态间的共性特征高阶表示和异性特征高阶表示；对所述共性特征高阶表示和所述异性特征高阶表示进行编码处理，重构出所述多模态影像特征。由此，能够有效实现多模态特征融合以用于下游医学影像智能辅助分类任务。
基本信息
专利标题 ：
基于多模态分解表示学习的特征处理方法、装置及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332555A
申请号 ：
CN202111373163.0
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-11-19
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
成建宏郑少波杨义冯杰郑新奇
申请人 ：
贵州航天计量测试技术研究所
申请人地址 ：
贵州省贵阳市经济技术开发区红河路7号贵阳航天工业园区
代理机构 ：
中国航天科工集团公司专利中心
代理人 ：
张国虹
优先权 ：
CN202111373163.0
主分类号 ：
G06V10/774
IPC分类号 ：
G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/774
申请日 : 20211119
申请日 : 20211119
2022-04-12 ：
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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