[发明专利]一种基于深度学习自动预测阿尔茨海默症的方法和系统在审
| 申请号： | 202111510101.X | 申请日： | 2021-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN114359164A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 廖祥云;唐咏梅;王琼;王平安 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏;朱伟军 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习自动预测阿尔茨海默症的方法和系统。该方法包括：获取待检测的目标图像；将目标图像输入到经训练的深度学习框架，获得阿尔茨海默症的预测分类结果，该深度学习框架依次包括协调注意力模型、深度学习模型、激励与挤压注意力模型，所述协调注意力模型对输入特征图从不同方向上分别提取单独的位置感知，将获取的空间信息在通道上加权后与输入特征图融合，获得第一特征图；所述深度学习模型以第一特征图作为输入，提取第二特征图；所述激励与挤压注意力模型对第二特征图进行挤压操作，得到通道的全局特征，并对全局特征进行激励操作，获取不同通道的权重。本发明显著提高了预测准确率，减少医生工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 自动 预测 阿尔茨海默症 方法 系统 | ||
【主权项】：
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