[发明专利]基于多模态密集融合传递的婴儿脑组织分割智能识别方法在审
| 申请号： | 202210182078.4 | 申请日： | 2022-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN114549491A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 方美新 | 申请（专利权）人： | 浙江大学医学院附属儿童医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 韩迎之 |
| 地址： | 310052 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态密集融合传递的婴儿脑组织分割智能识别方法，涉及深度学习领域。本发明主要包括构建卷积神经网络，其中特征编码包括两个孪生网络，网络框架采用ResNet34架构，使用5个卷积块组成的卷积神经网络特征提取部分，且编码阶段在每两个相邻的卷积块之间部署多模态融合探索模块，用来探索更有效的融合特征；特征解码阶段同样包括5个卷积块，且每两个相邻的卷积块之间部署特征增强模块来对融合特征进行增强处理；同时编码过程中，5个卷积块采用密集连接的方式逐层向上传递，以实现高层监督底层的效果，最后输出婴儿脑组织分割图。本发明提高了婴儿脑组织分割智能辅助诊疗的效率和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 密集 融合 传递 婴儿 组织 分割 智能 识别 方法 | ||
【主权项】：
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