基于证据深度学习的多模态影像分类方法
公开
摘要
本发明提出了一种证据深度学习的多模态影像分类方法、装置和计算机可读存储介质。通过对来自于多个不同模态的医学影像进行决策性融合，充分利用不同医学影像对病灶描述能力的互补性，从而得到比单纯依赖一种模态更可靠、更准确的病灶类别属性信息的方法。我们利用BraTS2017数据集进行验证，与传统的特征融合及分类方法相比，基于证据深度学习的多模态影像分类方法具有更好的结果。
基本信息
专利标题 ：
基于证据深度学习的多模态影像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596467A
申请号 ：
CN202210240113.3
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吴强李璇何泽鲲
申请人 ：
山东大学
申请人地址 ：
山东省青岛市即墨滨海路72号
代理机构 ：
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 ：
李健康
优先权 ：
CN202210240113.3
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-07 ：
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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