[发明专利]一种基于低秩多模态融合网络的MRI数据分类方法在审
| 申请号： | 202310927881.0 | 申请日： | 2023-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN116958683A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 王莉;薛旻昊;汪磊;王康宁;沈捷 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京君陶专利商标代理有限公司 32215 | 代理人： | 李国政 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于低秩多模态融合网络的MRI数据分类方法，首先，获取原始sMRI和fMRI的数据，分别对原始sMRI和fMRI的数据进行预处理，其次，基于低秩多模态融合网络分别从sMRI和fMRI两种不同模态的数据中提取特征向量，并采用低秩张量对提取后的特征向量进行融合，将融合后的特征输入支持向量机进行分类，基于总体损失函数采用端到端的方式训练低秩多模态融合网络，最后将测试集输入到训练好的低秩多模态融合网络中，得到测试样本的输出类别；本发明提供的基于低秩多模态融合网络的MRI数据分类方法，减小了不同模态间的异构性，增强了多模态融合的效果，提高了多模态分类模型的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 低秩多模态 融合 网络 mri 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京工业大学，未经南京工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310927881.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：显示模组、显示装置及漏光调节方法
- 下一篇：显示模组及显示装置
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法、数据系统、接收设备和数据读取方法
- 数据记录方法、数据记录装置、数据记录媒体、数据重播方法和数据重播装置
- 数据发送方法、数据发送系统、数据发送装置以及数据结构
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法及数据系统
- 数据嵌入装置、数据嵌入方法、数据提取装置及数据提取方法
- 数据管理装置、数据编辑装置、数据阅览装置、数据管理方法、数据编辑方法以及数据阅览方法
- 数据发送和数据接收设备、数据发送和数据接收方法
- 数据发送装置、数据接收装置、数据收发系统、数据发送方法、数据接收方法和数据收发方法
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置
