申请/专利权人：北京大学第一医院(北京大学第一临床医学院);北京大学

申请日：2024-02-27

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117788473A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0499;G06N3/084;G16H50/20;A61B5/021;A61B5/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明属于智能医疗领域，具体涉及一种基于双眼融合网络预测高血压的方法、系统和设备。方法包括：获取被试左右眼的眼底图像和右眼的眼底图像；所述左右眼的眼底图像输入Transformer编码器进行特征提取得到左右眼底图像特征；将所述左右眼底图像特征展开成2维左右眼底特征序列，二者列连接得到双眼特征序列，在所述双眼特征序列上作用Transformer层后得到双眼融合特征序列，所述Transformer层由自注意力层和前馈神经网络组成，计算所述双眼融合特征序列的列均值得到双眼融合特征；基于所述双眼融合特征进行高血压预测。本发明可以预测个体未来是否会新发高血压，有利于指导个体采取预防和干预措施。

主权项：1.一种基于双眼融合网络预测高血压的方法，其特征在于，所述方法包括：获取被试左眼的眼底图像和右眼的眼底图像；所述左眼的眼底图像输入Transformer编码器进行特征提取得到左眼底图像特征，将右眼的眼底图像输入Transformer编码器进行特征提取得到右眼底图像特征；将所述左眼底图像特征展开成2维左眼底特征序列，将所述右眼底图像特征展开成2维右眼底特征序列，将所述2维左眼底特征序列和2维右眼底特征序列进行列连接得到双眼特征序列，在所述双眼特征序列上作用Transformer层后得到双眼融合特征序列，所述Transformer层由自注意力层和前馈神经网络组成，所述双眼特征序列经过所述自注意力层后得到自注意力增强的双眼特征序列，所述自注意力增强的双眼特征序列经过前馈神经网络得到所述双眼融合特征序列，计算所述双眼融合特征序列的列均值得到双眼融合特征；基于所述双眼融合特征进行高血压预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京大学第一医院(北京大学第一临床医学院);北京大学 一种基于双眼融合网络预测高血压的方法、系统和设备

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