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一种基于多医学图像的糖尿病肾病分析方法及系统
摘要文本
本发明提供了一种基于多医学图像的糖尿病肾病分析方法，将眼底图像输入到ViT网络模型中得到眼底图像的类别标识；将与糖尿病肾病相关的其他医学图像分别输入对应的ViT网络模型中，并获取所述对应的ViT网络模型中第一个多头自注意力机制中多个头的合并结果和最后一个多头自注意力机制中多个头的合并结果，根据多个头的合并结果和多头自注意力机制中对应的权重矩阵得到第一特征矩阵和第二特征矩阵；根据第一特征矩阵和第二特征矩阵得到融合特征；将其他医学图像对应的类别标识和融合特征以及所述眼底图像的类别标识进行融合，得到多医学图像的糖尿病肾病分析结果。本发明从多个医学图像中获取糖尿病肾病相关的信息，有效提高了分析的准确度。
申请人信息
- 申请人:郑州大学
- 申请人地址:450000 河南省郑州市高新技术开发区科学大道100号
- 发明人: 郑州大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于多医学图像的糖尿病肾病分析方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311374755.3 |
| 申请日 | 2023/10/23 |
| 公告号 | CN117350982A |
| 公开日 | 2024/1/5 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 郑州大学 |
| 发明人 | 周思捷; 薛杰; 冯其; 胡明阳; 刘章锁 |
| 地址 | 河南省郑州市高新技术开发区科学大道100号 |
专利主权项内容
1.一种基于多医学图像的糖尿病肾病分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：利用眼底照相的方法拍摄眼底图像，将眼底图像输入到ViT网络模型中得到眼底图像的类别标识；将与糖尿病肾病相关的其他医学图像分别输入对应的ViT网络模型中，并获取所述对应的ViT网络模型中第一个多头自注意力机制中多个头的合并结果和最后一个多头自注意力机制中多个头的合并结果，根据多个头的合并结果和多头自注意力机制中对应的权重矩阵W得到第一特征矩阵和第二特征矩阵；根据第一特征矩阵和第二特征矩阵得到融合特征；O将其他医学图像对应的类别标识和融合特征以及所述眼底图像的类别标识进行融合，基于多头注意力机制和多层感知器得到多医学图像的糖尿病肾病分析结果。