发明专利已授权

一种基于多模态视网膜成像的MCI检测方法

📄 申请号：CN202311151559.X 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2023-09-07

公开号

CN117426748A

公开日

2024-01-23

申请人

杭州师范大学; 南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A61B5_00

IPC 分类号

A61B5_00 , A61B3_14 , A61B3_10 ,

技术画像

所属领域

医学影像分析医学影像分析人工智能算法眼科诊断技术

应用场景

轻度认知障碍筛查, 阿尔茨海默病早期诊断, 眼科影像辅助诊断, 健康体检, 神经退行性疾病风险评估

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摘要

本发明旨在建立一个基于多模态视网膜图像的双流注意神经网络来对MCI个体进行分类。我们的方法结合了跨模态融合技术、可变尺度密集残差模型和双流网络中的多分类器机制。该模型利用残差模块提取图像特征，采用多级特征聚合方法捕获复杂的上下文信息。在每个卷积层使用自注意和交叉注意模块来融合光学相干断层扫描(OCT)和眼底模式的特征。应用神经网络对MCI患者、阿尔茨海默病患者和认知正常的对照组进行分类。通过对预训练模型进行微调，我们根据认知障碍测试分数将社区居住参与者分为两组。为了识别与准确预测相关的视网膜成像生物标志物，我们使用了梯度加权类激活映射技术。该方法对MCI和认知障碍阳性测试分数的分类准确率分别达到84.96%和80.90%。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种莫尔条纹有效区域提取方法、装置及存储介质

当前第 / 件

一种改进YOLOV8算法的遥感图像目标检测方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (A61B5_00)

A61B5_00 A61B5_01 A61B5_02 A61B5_0205 A61B5_021 A61B5_022 A61B5_0225 A61B5_023 A61B5_024 A61B5_0245 A61B5_026 A61B5_0265 A61B5_029 A61B5_03 A61B5_0402 A61B5_0408 A61B5_044 A61B5_0444 A61B5_0452 A61B5_046 A61B5_0476 A61B5_0484 A61B5_0488 A61B5_0492 A61B5_05 A61B5_0507 A61B5_0515 A61B5_0522 A61B5_053 A61B5_0532 A61B5_0536 A61B5_055 A61B5_06 A61B5_08 A61B5_083 A61B5_087 A61B5_091 A61B5_097 A61B5_103 A61B5_107 A61B5_11 A61B5_117 A61B5_1172 A61B5_1174 A61B5_12 A61B5_145 A61B5_1455 A61B5_1477 A61B5_15 A61B5_151 A61B5_153 A61B5_154 A61B5_16 A61B5_18 A61B5_22 A61B5_24 A61B5_243 A61B5_245 A61B5_252 A61B5_256 A61B5_257 A61B5_282 A61B5_291 A61B5_302 A61B5_308 A61B5_316 A61B5_318 A61B5_321 A61B5_344 A61B5_346 A61B5_349 A61B5_352 A61B5_369 A61B5_37 A61B5_372 A61B5_374 A61B5_377 A61B5_378 A61B5_38 A61B5_386 A61B5_389 A61B5_397 A61B50_10 A61B50_13 A61B50_18 A61B50_20 A61B50_22 A61B50_24 A61B50_28 A61B50_30 A61B50_31 A61B50_33 A61B50_36 A61B50_39 覆盖94个领域

议价

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