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早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變癥狀的預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)

文檔序號(hào):40606708發(fā)布日期:2025-01-07 20:47閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

技術(shù)特征:

1.早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變癥狀的預(yù)測(cè)方法,其特征在于,包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變癥狀的預(yù)測(cè)方法,其特征在于,將多個(gè)角度視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行降噪去冗余處理,得到處理后多個(gè)角度視網(wǎng)膜圖像包括:

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變癥狀的預(yù)測(cè)方法,其特征在于,特征提取網(wǎng)絡(luò)包括:

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變癥狀的預(yù)測(cè)方法,其特征在于,自適應(yīng)三通道注意力層包括三條通道,具體為:

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變癥狀的預(yù)測(cè)方法,其特征在于,rsg機(jī)制包括中心估計(jì)部分、對(duì)比部分和向量轉(zhuǎn)換部分;

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變癥狀的預(yù)測(cè)方法,其特征在于,還包括

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變癥狀的預(yù)測(cè)方法,其特征在于,堆疊自編碼器,由多個(gè)自編碼器疊加而成,每層包含一個(gè)編碼器和一個(gè)解碼器;編碼器將輸入壓縮到低維空間,解碼器則重建原始輸入;通過(guò)逐層訓(xùn)練,提取深層特征,并通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)在無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)上進(jìn)行特征提取和降維。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變癥狀的預(yù)測(cè)方法,其特征在于,將多個(gè)角度特征進(jìn)行特征融合,得到融合特征包括:

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變癥狀的人工智能預(yù)測(cè)方法,其特征在于,將融合特征和危險(xiǎn)因素特征進(jìn)行特征拼接,得到最終特征包括:

10.早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變癥狀的預(yù)測(cè)系統(tǒng),其特征在于,包括:


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域,更具體地,涉及早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變癥狀的預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。其中方法包括:獲取多個(gè)角度視網(wǎng)膜圖像以及危險(xiǎn)因素信息;進(jìn)行降噪去冗余處理;構(gòu)建特征提取網(wǎng)絡(luò);將多個(gè)角度特征進(jìn)行特征融合,得到融合特征;將危險(xiǎn)因素信息通過(guò)堆疊自編碼器提取特征,得到危險(xiǎn)因素特征;將融合特征和危險(xiǎn)因素特征進(jìn)行特征拼接,得到最終特征;根據(jù)最終特征,得到預(yù)測(cè)結(jié)果。本方法采用多張從不同角度拍攝的視網(wǎng)膜圖像,通過(guò)將圖像中獲得的特征與危險(xiǎn)因素特征進(jìn)行拼接,考慮了治療時(shí)的校正胎齡對(duì)早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變的影響,從而提高了早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變癥狀的智能預(yù)測(cè)效果。

技術(shù)研發(fā)人員:蔡念,謝依穎,黃培杰,許成基,龍智銓,鄒楓,周煊凱,張業(yè)淋,陳曉敏,林斯廷
受保護(hù)的技術(shù)使用者:廣東工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/6
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