基于多模态信息融合的声带病变检测方法和系统

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基于多模态信息融合的声带病变检测方法和系统
申请号:CN202411115725
申请日期:2024-08-14
公开号:CN119128786A
公开日期:2024-12-13
类型:发明专利
摘要
本发明提供的一种基于多模态信息融合的声带病变检测方法,包括以下步骤:S1.采集声带图像数据和声音信号,并对声带图像数据和声音信号进行预处理;S2.构建两个相同的改进的Resnet模型,分别为改进的Resnet模型Ⅰ和改进的Resnet模型Ⅱ;S3.根据预处理后的声音信号的确定声音特征,并将预处理后的声带图像数据输入至训练完成的改进的Resnet模型Ⅰ中得到声带图像特征;S4.对声带图像特征和声音特征进行融合,得到多模态融合特征;S5.将多模态融合特征输入至训练完成的改进的Resnet模型Ⅱ中,得到预测的声带病变信息。通过上述方法,能够减少诊断的时间,并提高诊断的准确性。
技术关键词
病变检测方法 多模态信息融合 融合特征 斯皮尔曼相关系数 残差模块 时域特征 频域特征 数据处理模块 主成分分析法 特征级融合方法 canny算法 信号 检测图像边缘 直方图均衡化 数据采集模块 样本 注意力
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