基于图像和多模态数据的肠息肉识别方法

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基于图像和多模态数据的肠息肉识别方法
申请号:CN202511297951
申请日期:2025-09-11
公开号:CN120808342A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于图像和多模态数据的肠息肉识别方法,包括以下步骤:获取多个显微镜的病理图像、病理图像对应的物镜倍率信息,以及对应肠镜下的文本信息;对获取的每一帧病理图像和文本信息进行数据预处理,得到训练数据集;构建多尺度多模态特征分类网络,使用训练数据集进行训练,获得训练后的多尺度多模态特征融合分类网络;采集患者的显微镜病理图像,获取对应肠镜文本信息,分别进行数据预处理后输入到多尺度多模态特征融合分类网络中,获得模型对疾病的类别预测。本发明充分融合病理图像与肠镜文本信息,最终实现对疾病类型的准确分类预测,提升了肠道疾病多模态诊断的效果和效率,从而提高对病患诊断的精准性。
技术关键词
多模态特征融合 文本 图像 识别方法 分类网络 融合特征 数据 单尺度特征 联合损失函数 物镜 多尺度特征 语义 显微镜 有效性 预训练语言模型 交叉注意力机制