综合视图分析的多模态心血管疾病检测方法

    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

    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。

    一种眼底血管分叉点与交叉点检测与分类算法

    公开(公告)号:CN117893832A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410192859.0

    申请日:2024-02-21

    Abstract: 一种眼底血管分叉点与交叉点检测与分类算法,本发明涉及视网膜眼底血管分析中,眼底血管分叉点与交叉点检测与分类困难的问题。视网膜眼底血管分析在许多眼部和全身关联疾病的诊断中扮演着关键角色。视网膜血管分叉点与交叉点作为眼底血管的重要特征点,对其准确的检测与分类对于提取相关生物标志物至关重要。眼底血管分布的复杂性以及血管分叉点与交叉点数量和空间分布的不确定性,导致眼底血管连接点检测与分类困难。为了解决这一问题,本发明提出一种眼底血管分叉点与交叉点检测与分类算法。实验表明,该方法优势如下:(1)特异性地学习眼底血管分叉点与交叉点的特征表示,提升分叉点与交叉点的分类精度(2)以端到端的方式实现眼底血管分叉点与交叉点的检测与分类,保持了分叉点与交叉点检测与分类任务的特征一致性,提升了检测与分类的整体性能。本发明应用于眼底血管分叉点与交叉点的检测与分类。

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