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申请/专利权人：广东省人民医院
摘要：本发明公开了一种基于X‑net在X线胸片中预测小儿先天性心脏病的方法及装置，方法包括：获取小儿X线胸片图像数据集，并进行预处理；设计X‑Net网络模型，包括器官内注意力网络与跨器官注意力网络；利用心脏器官内注意力网络、肺部器官内注意力网络分别提取心肺特征并对心肺特征量化分析与特征学习，形成特征网络；利用跨器官注意力网络将特征网络进行映射心肺器官之间的特征关系，获得合并的卷积神经网络特征；利用线性网络对合并特征进行预测，输出预测结果；基于训练好的X‑Net网络模型对待评估的X线胸片进行预测。本发明设计的X‑net网络模型能直接给出待预测的X线胸片的患者患有先天性心脏病的概率值，从而辅助临床医师进行临床决策。
主权项：1.基于X-net在X线胸片中预测小儿先天性心脏病的方法，其特征在于，包括下述步骤：获取小儿X线胸片图像数据集，并进行预处理；构建X-Net网络模型，所述X-Net网络模型包括心脏器官内注意力网络、肺部器官内注意力网络和跨器官注意力网络，所述心脏器官内注意力网络用于对心脏的形态结构特征进行学习，所述肺部器官内注意力网络用于对肺部血管纹理特征进行学习；所述心脏的形态结构特征包括心脏的形态、大小和位置特征，所述肺部血管纹理特征包括肺部血管的分布与粗细；所述跨器官注意力网络用于学习肺部血管纹理与心脏形态结构特征之间的关系；以降低均方误差损失与二元交叉熵损失之和作为优化目标，X-Net网络模型进行训练，得到训练好的X-Net网络模型；所述均方误差损失表示预测结果和X线胸片真实结果的均方误差损失；所述二元交叉熵损失表示预测结果和X线胸片真实结果的二元交叉熵损失；基于训练好的X-Net网络模型对待检测的X线胸片进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东省人民医院 基于X-net在X线胸片中预测小儿先天性心脏病的方法及装置
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