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发明公开
基于多视角PET图像的分组自注意力图卷积早期脑疾病预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN117974598A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410135690.5

申请日：2024-01-31

申请人： 安徽大学

发明人： 江波 , 周蝶 , 陈缘 , 汤进

IPC分类号： G06T7/00 , A61B6/03 , A61B6/00 , G16H50/20

摘要： 本发明公开一种基于多视角PET图像的分组自注意力图卷积早期脑疾病预测方法，从PET扫描的轴向视图、冠状视图和矢状视图中学习表征，然后结合起来共同决策。以轴向视图为例，首先利用骨干网络提取脑PET图像特征，并将其按通道分为四组。针对每一组特征，构建一个k邻域空间图，并应用图卷积方法，旨在学习每个位置的空间上下文感知特征表示，充分利用图像中的空间信息。随后，利用自注意力模块促进特征之间的信息交互，并将每一组得到的特征连接在一起。最后，再将不同视图的特征连接起来，通过多层感知器对特征进行分类，使用加权二元交叉熵损失函数，并通过多次迭代训练获得最终的分类结果。