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发明专利
已授权
一种基于卷积神经网络多模态融合的淋巴瘤病灶分割方法
📄 申请号：CN202311019012.4
📄 发布日：2026/08/04
著录项目信息
申请日
2023-08-14
公开号
CN117173406B
公开日
2025-10-21
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V10_26
IPC 分类号
G06V10_26
,
G06V10_82
,
G06N3_0464
,
G06T7_10
,
G06V10_80
,
技术画像
所属领域
医学图像分割
医学图像分割
卷积神经网络
多模态融合
应用场景
医学影像分析, 肿瘤诊断, 淋巴瘤病灶识别, 计算机辅助诊断, 影像组学研究
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摘要
一种基于卷积神经网络多模态融合的淋巴瘤病灶分割方法，所述方法包括以下步骤：步骤1.构建包含特征融合模块的双分支卷积神经网络模型；步骤2.将PET和CT图像分别输入到卷积神经网络的PET分支和CT分支，获取中间特征图；步骤3.将具有相同大小和通道数的PET和CT中间特征图经concatenate后输入到融合模块，得到融合后的特征图；步骤4.将融合后的特征图输入到对应解码器层，进行分割预测。本发明通过额外的融合模块，融合PET和CT的中间特征图，提高了淋巴瘤病灶自动识别分割的性能。
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
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