深圳大学雷柏英获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于多模态的胺区肿瘤图像分类方法及终端设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114266924B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111593776.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多模态的胺区肿瘤图像分类方法及终端设备是由雷柏英;朱云;宋雪刚;冯铭;汪天富设计研发完成，并于2021-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模态的胺区肿瘤图像分类方法及终端设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态的胺区肿瘤图像分类方法及终端设备，其中，方法包括步骤：获取颅内胺区肿瘤患者三个模态的MRI影像；采用加入离散小波变换的3DResnet网络对所述三个模态的MRI影像进行特征提取，获得三个模态的低频特征和高频特征；基于所述三个模态的低频特征和高频特征以及颅内胺区肿瘤患者的临床信息，通过皮尔森相关系数构建低频特征相似性图和高频特征相似性图；采用多图卷积网络对所述低频特征相似性图和高频特征相似性图进行特征优化，得到三个模态的优化特征；利用多头注意力机制对三个模态的优化特征进行融合，并利用全连接层进行胺区肿瘤图像分类。本发明提供的基于离散小波的多图卷积网络可实现自动对鞍区肿瘤图像的精准分类。
本发明授权一种基于多模态的胺区肿瘤图像分类方法及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态的胺区肿瘤图像分类方法，其特征在于，包括步骤： 获取颅内胺区肿瘤患者三个模态的MRI影像，所述三个模态的MRI影像分别为T1加权MRI影像、T2加权MRI影像和增强的T1加权MRI影像； 采用加入离散小波变换的3DResnet网络对所述三个模态的MRI影像进行特征提取，获得三个模态的低频特征和高频特征； 基于所述三个模态的低频特征和高频特征以及颅内胺区肿瘤患者的临床信息，通过皮尔森相关系数构建低频特征相似性图和高频特征相似性图； 采用多图卷积网络对所述低频特征相似性图和高频特征相似性图进行特征优化，得到三个模态的优化特征； 利用多头注意力机制对三个模态的优化特征进行融合，并利用全连接层进行胺区肿瘤图像分类。
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