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发明公开
基于双流网络的目标分类方法、肺结节识别方法及系统审中-实审

公开(公告)号：CN117830690A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311645877.1

申请日：2023-12-04

Applicant: 江南大学

Inventor： 罗海驰 , 崔方正 , 李岳阳

IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于双流网络的目标分类方法、肺结节识别方法及系统，属于计算机辅助检测技术领域。所述方法通过3D加权运动图像处理捕获图像的时序特征，然后图像特征和时序特征分开输入至双流网络，最后以类注意力机制的方法将时序特征重标定图像特征，从而达到不同模态特征融合。本方法不仅能够有效提取时序特征，而且能够将两种不同模态特征进行有效融合，从而提高了分类性能。本发明通过对于肺结节真假阳性分类的实例验证其有效性，且可广泛地应用于医学图像检测领域。

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