公开(公告)号：CN116630680B

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202310356008.0

申请日：2023-04-06

申请人： 南方医科大学南方医院 ,  南方医科大学

发明人： 李颖嘉 ,  张煜 ,  徐梓婷 ,  钟升洲 ,  梁瑜 ,  张丽 ,  罗婉贤 ,  李恋 ,  张妍琰 ,  马菲

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/778 ,  G06V10/26 ,  G06V10/25 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

摘要： 类结果。本发明能够智能对双模态影像进行分本发明公开了一种X线摄影联合超声的双模 类，分类效率高，分类效果好。态影像分类方法及系统，包括：获取乳腺超声图像与X线摄影图像并进行图像分割与预处理，通过五折交叉验证策略对处理后的乳腺超声图像和X线摄影图像划分训练集、优化集和内部测试集；构建双模态影像深度学习融合模型，基于训练集对双模态影像深度学习融合模型进行训练，训练完成后在内部测试集中对模型进行测试，将优化集中结果最好的模型进行保存，获得目标融(56)对比文件王彤等.计算机辅助多模态融合超声诊断乳腺良恶性肿瘤《.中国医学影像技术》.2021,第37卷(第8期),第1210-1213页.曹泽红等.基于多模态MRI脑影像的超分辨率重建《.J South Med Univ》.2022,第42卷(第7期),第1019-1025页.Gelan Ayana等.Transfer Learning inBreast Cancer Diagnoses via UltrasoundImaging《.Cancers》.2021,第1-15页.

公开(公告)号：CN116630680A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310356008.0

申请日：2023-04-06

申请人： 南方医科大学南方医院 ,  南方医科大学

发明人： 李颖嘉 ,  张煜 ,  徐梓婷 ,  钟升洲 ,  梁瑜 ,  张丽 ,  罗婉贤 ,  李恋 ,  张妍琰 ,  马菲

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/778 ,  G06V10/26 ,  G06V10/25 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

摘要： 本发明公开了一种X线摄影联合超声的双模态影像分类方法及系统，包括：获取乳腺超声图像与X线摄影图像并进行图像分割与预处理，通过五折交叉验证策略对处理后的乳腺超声图像和X线摄影图像划分训练集、优化集和内部测试集；构建双模态影像深度学习融合模型，基于训练集对双模态影像深度学习融合模型进行训练，训练完成后在内部测试集中对模型进行测试，将优化集中结果最好的模型进行保存，获得目标融合模型；获取患者的乳腺超声图像与X线摄影图像作为外部测试集，将内部测试集和外部测试集图像输入到目标融合模型进行分类，获得影像分类结果。本发明能够智能对双模态影像进行分类，分类效率高，分类效果好。