发明专利已授权

一种基于深度自监督对比学习的X光胸片智能分析方法及系统

📄 申请号：CN202411012764.2 📄 发布日：2026/05/19

著录项目信息

申请日

2024-07-26

公开号

CN118799296B

公开日

2025-08-12

申请人

南充市中心医院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_764 , G06V10_40 , G06N3_0464 , G06N3_0895 , G06N3_0455 , G06V10_74 , G06N3_042 ,

技术画像

所属领域

对比学习人工智能算法深度学习医学影像分析对比学习

应用场景

医学影像诊断, 肺部疾病筛查, 临床辅助诊断, 放射科检查

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摘要

本发明提出了一种基于深度自监督对比学习的X光胸片智能分析方法及系统。该方法将X光胸片于图像特征编码模块中提取图像特征，输出图像表征，图像特征映射模块基于图像表征得到图像特征视图，病灶特征增强模块基于X光胸片和图像表征提取影像组学信息，由影像组学特征编码模块提取影像组学信息中的影像组学特征，输出影像组学表征，影像组学特征映射模块基于影像组学表征得到影像组学特征视图；图像特征视图和影像组学特征视图在反馈回路中进行自监督深度对比学习，更新网络参数；判别模块对图像特征编码模块输出的图像表征进行疾病分类和病灶定位。本方法提高了疾病分类的准确性，显著提高了病灶区域的定位精度，其定位结果更为鲁棒和准确。

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

一种基于轻量级多模态的脑部肿瘤图像分割方法

当前第 / 件

一种可带载升降的机械臂

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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