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公开(公告)号：CN116563629A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310524660.9
申请日：2023-05-10
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种具有可解释性的多视角肺结节图像分类方法、系统及设备，首先基于肺部CT影像生成一个包含目标结节的子正方体空间；对所得到的三个视角切面信息进行块状化处理后对其进行向量化计算，之后输入至基于自注意力机制的深度学习网络中进行特征提取，得到代表该结节视觉的特征；将得到的特征输入至AIM模块中，通过模块内的对应预测头分别得到结节属性分析结果与结节内部结构分析结果，并将结节属性分析模块中的两个线性映射层参数融合至输入的特征中，并输入至良恶性分类模块中，得到分类结果。本发明考虑了肺结节分类方面特征提取方法的不足与模型预测结果可解释性差的问题，弥补了现有方法缺乏有效解决策略的不足。
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