公开(公告)号：CN116843667A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310888573.1

申请日：2023-07-19

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘锦 ,  田旭 ,  李洪东

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请适用于图像分类技术领域，提供了一种基于多任务学习的脑影像分类及脑认知评分预测方法，包括获取训练脑磁共振影像图像集；构建脑影像分类及脑认知评分预测型；将训练脑磁共振图像集输入该模型，得到脑影像分类结果、脑认知评分预测值以及交互特征；分别构建第一、第二、第三以及第四损失函数；根据上述损失函数，确定脑影像分类及脑认知评分预测模型的损失值；利用损失值对该模型进行反向传播，得到训练后的脑影像分类及脑认知评分预测模型；将待识别脑磁共振图像输入到训练后的脑影像分类及脑认知评分预测模型，得到脑影像分类结果和脑认知评分预测值。本申请能够提高脑影像分类和脑认知评分预测的准确度。

公开(公告)号：CN116956138A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310950132.X

申请日：2023-07-31

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘锦 ,  田旭 ,  王建新

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本申请适用于多模态学习技术领域，提供了一种基于多模态学习的影像基因融合分类方法。通过获取受试者的磁共振影像、基因表达信息以及基因序列信息；构建影像基因融合分类模型；依次将每个受试者的磁共振影像、基因表达信息以及基因序列信息输入影像基因融合分类模型，并计算影像基因融合分类模型的损失值；根据损失值，对影像基因融合分类模型进行反向传播，直至影像基因融合分类模型收敛，得到训练后的影像基因融合分类模型；将待分类者的磁共振影像、原始基因表达信息以及原始基因序列信息输入训练后的影像基因融合分类模型，得到待分类者的分类结果。本申请能够提高影像基因融合分类方法的准确度。