基于人工智能的喉部肿物分类分析方法、装置及存储介质
申请号:CN202510304720
申请日期:2025-03-14
公开号:CN120355971A
公开日期:2025-07-22
类型:发明专利
摘要
本申请涉及医学影像技术领域,尤其涉及一种基于人工智能的喉部肿物分类分析方法、装置及存储介质。其中方法包括:获取喉部图像数据和临床数据;对喉部图像数据和临床数据分别进行预处理;将经过预处理的喉部图像数据输入到多属性分类特征学习模型进行特征提取,得到局部特征数据和全局特征数据;根据空间维度将局部特征数据和全局特征数据进行拼接,得到融合特征数据;通过判别网络模型对融合特征数据进行计算,得到高贡献特征数据;将高贡献特征数据和预处理后的临床数据进行多模态信息融合,得到喉部肿物预测结果。本申请能够整合病变区域的局部特征和病变周围的全局特征,提高诊断准确性。
技术关键词
分类分析方法
卷积神经网络模型
多模态信息融合
融合特征
变换器
分类特征
深度残差网络
分类分析装置
图像块
Softmax函数
冗余特征
序列
图像数据分割
超参数
注意力机制
医学影像技术
视觉