基于多模态超声对比学习的肝癌诊断方法OA北大核心CSTPCD
近年来,肝癌已经成为严重威胁人类健康的疾病,多模态超声成像是其诊断的重要手段之一。与临床医生结合多模态超声诊断肝癌类似,利用多模态融合的方法集成各模态超声的影像特征有望提高肝癌诊断的准确性。然而,现有的多模态融合方法在融合过程中往往将各模态的特征信息孤立处理,未能充分考虑模态内的样本相似性和模态间的语义一致性,同时忽视了模态的不确定性。因此,提出了一种基于多模态超声对比学习的肝癌诊断方法,旨在充分利用各超声模态的特征信息,提高诊断准确率。该方法利…查看全部>>
杨印凯;万鹏;石航;薛海燕;邵伟
南京航空航天大学人工智能学院脑机智能技术教育部重点实验室,南京211106南京航空航天大学人工智能学院脑机智能技术教育部重点实验室,南京211106南京航空航天大学人工智能学院脑机智能技术教育部重点实验室,南京211106南京大学医学院附属鼓楼医院,南京210008南京航空航天大学人工智能学院脑机智能技术教育部重点实验室,南京211106
计算机与自动化
多模态融合超声对比学习不确定度肝癌诊断
《数据采集与处理》 2024 (4)
P.874-885,12
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