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| 专利/申请号： | CN202310125868.3 | 专利名称： | 基于图卷积神经网络的多模态医学图像分类方法及系统 |
| 申请日： | 2023-02-17 | 申请/专利权人 | 齐鲁工业大学(山东省科学院) |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 山东省济南市长清区大学路3501号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06V10/764 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2023-04-28 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN116030308A | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 69 | 所属领域： | 医疗专利转让搜索 |
摘 要：本发明公开了一种基于图卷积神经网络的多模态医学图像分类方法及系统，涉及智能图像处理技术领域。包括步骤：对第一模态的核磁共振图像，使用深度学习网络进行全局特征提取，并利用弱注意力学习思想，获取包含有位置信息的第一模态特征。对第二模态的正电子发射计算机断层显像图像使用补丁提取方法嵌入，进行分割并添加位置嵌入得到包含有位置信息的第二模态特征；然后将第二模态特征与获取的第一模态特征相结合输入进图卷积神经网络得到局部特征，充分利用节点特征和节点与节点之间局部结构关系实现特征融合；最终，将全局特征与局部特征拼接实现分类。本发明方法考虑了多模态图像间的相关性，在分类的精确度上有一定的优势。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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