基于图神经网络的多图片输入的多标签胃镜图片分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110146691.6
IPC分类号：G16H30/20;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04
申请日期：
2021-02-03
申请人：
紫东信息科技（苏州）有限公司

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著录项信息

专利名称	基于图神经网络的多图片输入的多标签胃镜图片分类方法
申请号	CN202110146691.6	申请日期	2021-02-03
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-11	公开/公告号	CN112786160A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16H30/20 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G16 特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H 医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H30/00 专门用于处理或加工医学图像的ICT（计算机断层扫描入A61B 6/03）〔2018.01〕 G16H30/20 用于处理医学图像，例如 DICOM，HL7或PACS〔2018.01〕	IPC分类号	G;1;6;H;3;0;/;2;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	紫东信息科技（苏州）有限公司	申请人地址	江苏省苏州市苏州工业园区金鸡湖大道88号人工智能产业园E3-501 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	紫东信息科技（苏州）有限公司	当前权利人	紫东信息科技（苏州）有限公司
发明人	李寿山;俞旸;鲍小异;张栋;周国栋
代理机构	苏州谨和知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	徐磊

摘要

本申请涉及一种基于图神经网络的多图片输入的多标签胃镜图片分类方法，属于医学图像智能处理技术领域，该方法包括：对样本数据中的多张胃镜图片进行预处理，得到预处理后的胃镜图片；获取整体标签结果之间的共现矩阵；将预处理后的胃镜图片和共现矩阵输入预设的网络模型进行训练，得到分类模型，以对输入的至少一张图片进行分类；该网络模型中的BiT‑ResNet用于提取预处理后的胃镜图片的图像特征；Attention层用于计算图像特征中各部分的权重，得到更新后的图像特征；图神经网络用于根据共现矩阵输出网络结果，网络结果和更新后的图像特征用于生成分类结果；相较于使用多个单图片单标签图片分类方法，能获得更好的分类效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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