公开(公告)号：CN117541836A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311370501.4

申请日：2023-10-23

Applicant: 海南大学

Inventor： 陈锐 ,  唐永强 ,  张文生 ,  王冠军 ,  黄梦醒

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G16H30/20 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明公开多模态医学影像无监督表征学习方法，获取多模态医学影像数据并进行预处理，构建多模态医学影像样本数据集；将多模态医学影像样本数据集输入自动编码器神经网络中，提取初步的高层表征；设计目标函数和约束条件，所述目标函数为以加权K‑均值为基底目标函数并在样本重建项、归一化特征尺度正则项、网络参数平滑项的辅助下对初步的高层表征进行迭代地细化与微调，实现无监督表征优化，获得高层表征；对高层表征进行聚类分析，生成影像样本组的伪标签并自动标注；人工对所述影像样本组的伪标签进行校准并勘误，获得影像样本组的标签。本发明能够实现更为高效且精准的多模态医学影像赋标签。

公开(公告)号：CN117523356A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311370125.9

申请日：2023-10-23

Applicant: 海南大学

Inventor： 陈锐 ,  唐永强 ,  张文生 ,  王冠军 ,  黄梦醒

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开医学影像组学多视图半监督表征学习方法，采集多视图医学影像数据；提取多视图医学影像数据中成对样本间的必连关系和勿连关系，基于成对样本间的必连关系和勿连关系构建约束条件；对多视图医学影像数据并进行预处理，构建多视图医学影像样本数据集；将多视图医学影像样本数据集输入自动编码器神经网络中，提取初步的高层表征；设计基底目标函数与优化算法对初步的高层表征进行迭代地细化与微调，并在迭代过程中确保所述约束条件得到满足，获得高层表征；对高层表征进行聚类分析，生成影像样本组的伪标签并自动标注；人工对所述影像样本组的伪标签进行校准并勘误。本发明能够实现高效且精准的医学影像组学智能标注。