[发明专利]基于混合注意力弱监督迁移学习的半月板损伤分级方法在审
| 申请号： | 202110958505.9 | 申请日： | 2021-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN113706491A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 缑水平;骆安琳;郭璋;刘波;丁坦;杨玉林;黄陆光;童诺 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/40;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合注意力弱监督迁移学习的半月板损伤分级方法，主要解决现有方法对半月板损伤程度分级难度大且缺乏临床可解释性的问题。其方案是：通过目标检测网络对半月板区域定位生成半月板区域图像数据集；再对上述数据进行二维直方图均衡化增强操作；然后利用迁移学习预训练网络提取增强后图像的显著性特征，生成特征图，同时利用弱监督注意力学习，生成增强后图像的注意力地图；最后通过双线性注意力池化算法，结合特征图和注意地图对半月板损伤等级进行分类，得到可视化的半月板损伤分级结果。本发明实现了临床上对半月损伤分级自动化诊断的需求，提高了深度学习在临床诊断上的可解释性，可用于对核磁共振病灶的图像检测和分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 注意力 监督 迁移 学习 半月板 损伤 分级 方法 | ||
【主权项】：
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