发明专利已授权

一种基于自聚类图卷积的解剖学合理性检测方法及系统

📄 申请号：CN202211495980.8 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-11-24

公开号

CN115861694B

公开日

2025-12-19

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_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_762 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06V10_40 , G06N3_0464 , G06N3_088 ,

技术画像

所属领域

图卷积网络图卷积网络深度学习医学图像分析

应用场景

医学影像分析, 辅助诊断, 解剖结构评估, 手术导航, 医学教育

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于自聚类图卷积的解剖学合理性检测方法及系统，通过全卷积操作提取特征图，然后对特征图中的节点进行M次独立的随机聚类得到M组聚类结果，选取M组聚类结果中任意一组作为基准，计算所选取的聚类结果中每个聚类集合与其他组聚类结果中聚类集合的交并比，选取每个聚类结果中交并比最大的聚类集合与其进行合并得到最终聚类结果，将最终聚类结果作为邻接矩阵，与全卷积操作提取的特征图通过图卷积操作进行特征融合，得到解剖学融合特征，进行多层卷积操作，输出合理性判决结果。本发明在同一类别之间进行信息融合，对器官或组织的解剖学特征给出合理性评价。

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

一种睡眠状态脑电特征信号特征集的构建方法

当前第 / 件

一种生物质热电联产系统燃烧状态的识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

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