公开(公告)号：CN117351003B

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311579723.7

申请日：2023-11-24

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 黄双萍 ,  吴边喆 ,  林梓浩 ,  洪梓楠 ,  钟楚龙 ,  黄森

IPC: G06T7/00 ,  G16H50/20 ,  G06N3/048 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V20/64

Abstract: 本发明公开了一种基于视频动作的多模型集成多相位MRI肿瘤分类方法，包括以下步骤：步骤1，对MRI肿瘤病例数进行划分处理与对MRI三维图像进行预处理；步骤2，通过分类模型获取MRI三维图像的特征图；步骤3，对特征图进行融合并映射到输出类别中得到预测结果；步骤4，重复步骤2和步骤3，获取多个独立且对不同类别具有不同分类能力的模型的预测结果；步骤5，集成多个模型的预测结果从而得到最终的多相位MRI肿瘤分类结果；得到更具鲁棒性和更精准的预测结果，使自动诊断多相位MRI肿瘤分类结果的精准度进一步提高，有效的缓解了医疗数据集中、数据量少、数据集不平衡的问题。

公开(公告)号：CN117351003A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311579723.7

申请日：2023-11-24

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 黄双萍 ,  吴边喆 ,  林梓浩 ,  洪梓楠 ,  钟楚龙 ,  黄森

IPC: G06T7/00 ,  G16H50/20 ,  G06N3/048 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V20/64

Abstract: 本发明公开了一种基于视频动作的多模型集成多相位MRI肿瘤分类方法，包括以下步骤：步骤1，对MRI肿瘤病例数进行划分处理与对MRI三维图像进行预处理；步骤2，通过分类模型获取MRI三维图像的特征图；步骤3，对特征图进行融合并映射到输出类别中得到预测结果；步骤4，重复步骤2和步骤3，获取多个独立且对不同类别具有不同分类能力的模型的预测结果；步骤5，集成多个模型的预测结果从而得到最终的多相位MRI肿瘤分类结果；得到更具鲁棒性和更精准的预测结果，使自动诊断多相位MRI肿瘤分类结果的精准度进一步提高，有效的缓解了医疗数据集中、数据量少、数据集不平衡的问题。