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基于多模态分解表示学习的特征处理方法、装置及设备

摘要

本文件提供一种基于多模态分解表示学习的特征处理方法、装置及设备。方法包括:对多模态医学影像的多个模态进行提取特征处理,得到多模态影像特征集;对所述多模态影像特征集中的每个多模态影像特征进行编码处理,得到所述多模态影像特征的高阶潜在表示;对每个多模态影像特征的高阶潜在表示进行分解处理,得到多模态间的共性特征高阶表示和异性特征高阶表示;对所述共性特征高阶表示和所述异性特征高阶表示进行编码处理,重构出所述多模态影像特征。由此,能够有效实现多模态特征融合以用于下游医学影像智能辅助分类任务。

著录项

  • 公开/公告号CN114332555A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 贵州航天计量测试技术研究所;

    申请/专利号CN202111373163.0

  • 申请日2021-11-19

  • 分类号G06V10/774(20220101);G06V10/80(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11024 中国航天科工集团公司专利中心;

  • 代理人张国虹

  • 地址 550009 贵州省贵阳市经济技术开发区红河路7号贵阳航天工业园区

  • 入库时间 2023-06-19 14:51:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-12

    公开

    发明专利申请公布

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