公开(公告)号：CN120015284A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510069917.5

申请日：2025-01-16

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 谢怡宁 ,  张凯文 ,  龙俊 ,  匡宏宇 ,  姚博

IPC: G16H50/20 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11

Abstract: 综合视图分析的多模态心血管疾病检测方法，本发明涉及心血管疾病（CVD）自动诊断技术中，CVD进展分析困难，难以尽早诊断和预防的问题。尽管当前基于深度学习的CVD自动诊断技术取得了一定的进展，但大多局限于分析单模态数据，无法全面预测CVD的进展。为解决这一问题，本文提出综合视图分析的多模态心血管疾病检测方法。实验表明，该方法利用血管分割图辅助视网膜眼底图像进行跨视角学习，增强模型对视网膜血管的特征感知；以视网膜眼底图像和无创临床指标两种多模态数据作为输入，增强模型对CVD事件的深度理解；利用多阶信念交互融合方法对多模态特征进行相融互补，提高检测的准确性和可靠性。本发明应用于CVD检测。