[发明专利]一种基于增强的弱监督细粒度阿尔兹海默症分类方法在审
| 申请号： | 202110112318.9 | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN114821146A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 何小海;邓爽;卿粼波;陈洪刚;吴小强;滕奇志;熊淑华 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/46;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于增强的弱监督细粒度阿尔兹海默症分类方法。包括以下步骤：首先，将训练的图片，通过改进增强后的VGG19网络进行特征提取，得到特征图；接着经过注意力学习网络生成注意力图，然后经过注意力机制随机选择一张进行注意力剪裁或者注意力删除的方式来增强图片。最后，在得到特征图和注意力图后，采用双线性注意力池化的方式，将特征图和每个通道的注意力图按元素点乘，相乘之后的结果再进行池化降维和拼接操作获得最后的特征矩阵，作为线性分类层的输入。本专利发明可应用于一般的阿尔兹海默症分类领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增强 监督 细粒度 阿尔兹海默症 分类 方法 | ||
【主权项】：
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