一种基于图像识别技术的AD症状识别方法与系统

AITNT
正文
推荐专利
一种基于图像识别技术的AD症状识别方法与系统
申请号:CN202410857049
申请日期:2024-06-28
公开号:CN118865417A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于图像识别技术的AD症状识别方法与系统,涉及医疗诊断技术领域,包括步骤:提取Sketch4IAS数据集中各手绘图像中前预设数量的笔画关键节点,并对关键节点进行升维操作;根据升维后的关键节点进行Transformer架构下的几何空间建模;根据构建好的节点空间模型输出的聚合态节点进行对应类别的映射,并通过交叉熵损失函数进行类别映射的训练控制;通过训练后的网络,根据患者的MoCA测试结果进行AD症状的诊断识别。本发明通过将手绘草图转化为图结构数据,结合空间注意力技术,网络能够更自然地捕捉草图中的笔画顺序和结构关系,为识别任务提供了丰富的结构化信息,提升了对细微变化的敏感度,从而极大地提高了阿尔茨海默症初步筛查的便捷性和普及性。
技术关键词
症状识别方法 图像识别技术 识别系统 注意力 医疗诊断技术 画笔 笔画 节点特征 阿尔茨海默症 手绘草图 标志 网络 编码 画布 识别模块 患者 关系
系统为您推荐了相关专利信息
1
目标定位方法、装置、电子设备及计算机存储介质
音视频 交叉注意力机制 音频特征 样本 视觉特征
2
一种高检测能力的农作物病虫害目标检测方法
农作物病虫害 编码器模块 网络模块 匹配模块 解码器
3
一种基于用户行为的营销预算动态分配方法
动态分配方法 上下文特征 点击率 路径匹配 序列
4
一种基于多维特征融合的广播星历时间序列异常检测方法
广播星历数据 长短期记忆网络 XGBoost模型 时间序列特征 注意力机制
5
一种基于无人机的3D堆场测量方法、系统、设备及介质
生成对抗网络 三维模型特征 数据 三角形面片 深度卷积神经网络
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号