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公开(公告)号：CN111340768B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202010109082.9
申请日：2020-02-21
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于PET/CT智能诊断系统的多中心效应补偿方法，属于医学影像领域。该方法包括：基于一种关于加性和乘性多中心效应参数的位置尺度模型，对训练中心A和测试中心B的数据使用非参数化的数学方法，估测出测试中心B相对于训练中心A的多中心效应参数，并使用该参数补偿测试中心B的数据，以消除测试中心B与训练中心A之间的多中心效应。通过本发明，可补偿训练中心A与测试中心B之间的多中心效应，使得测试中心B的数据在补偿后可用于训练中心A所训练的模型之中，间接地提高了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN112288041A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011477932.7
申请日：2020-12-15
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多模态深度神经网络的特征融合方法，在多模态深度三维CNN里，通过在深度学习特征域上，利用压缩激励（squeeze and excitation,S&E）模块，可获得关于模态之间的通道注意力掩膜，即在所有模态中，给予那些对于任务目标有着显著帮助的通道更大的关注，从而显式地建立了多模态三维深度特征图在通道上的权重分布；随后，利用四维卷积和Sigmoid激活函数计算，可获得关于模态之间的空间注意力掩膜，即在每个模态的三维特征图中，空间中哪些位置需要给予更大的关注，从而显式地建立了多模态三维深度特征图在空间上的相关性，对模态、通道、空间中具有重要信息的位置给予更大的关注，从而提高多模态智能诊断系统的诊断效能。
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公开(公告)号：CN111340768A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010109082.9
申请日：2020-02-21
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于PET/CT智能诊断系统的多中心效应补偿方法，属于医学影像领域。该方法包括：基于一种关于加性和乘性多中心效应参数的位置尺度模型，对训练中心A和测试中心B的数据使用非参数化的数学方法，估测出测试中心B相对于训练中心A的多中心效应参数，并使用该参数补偿测试中心B的数据，以消除测试中心B与训练中心A之间的多中心效应。通过本发明，可补偿训练中心A与测试中心B之间的多中心效应，使得测试中心B的数据在补偿后可用于训练中心A所训练的模型之中，间接地提高了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN112288041B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011477932.7
申请日：2020-12-15
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多模态深度神经网络的特征融合方法，在多模态深度三维CNN里，通过在深度学习特征域上，利用压缩激励（squeeze and excitation,S&E）模块，可获得关于模态之间的通道注意力掩膜，即在所有模态中，给予那些对于任务目标有着显著帮助的通道更大的关注，从而显式地建立了多模态三维深度特征图在通道上的权重分布；随后，利用四维卷积和Sigmoid激活函数计算，可获得关于模态之间的空间注意力掩膜，即在每个模态的三维特征图中，空间中哪些位置需要给予更大的关注，从而显式地建立了多模态三维深度特征图在空间上的相关性，对模态、通道、空间中具有重要信息的位置给予更大的关注，从而提高多模态智能诊断系统的诊断效能。
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