[发明专利]一种基于小样本域自适应的医学影像分割或分类方法在审
| 申请号： | 202011638845.5 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112784879A | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 景海婷;许豆;李钟毓;杨猛;吴叶楠;房亮 | 申请（专利权）人： | 前线智能科技(南京)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 范巍 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市建*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小样本域自适应的医学影像分割或分类方法，根据从公开数据集下载医学影像数据和临床影像数据，以处理后的医学影像数据作为标签已知的源域训练数据集，以处理后的临床影像数据作为待分类或分割的目标域数据集，通过医生对极少量临床影像数据的标注，由卷积神经网络实现的特征提取器和分类器构建小样本域自适应模型，经过训练得到训练好的小样本域自适应模型；将待分类或分割的目标域数据集输入到分类效果最好的小样本域自适应模型中，得出目标域数据集的病灶所属分类或分割结果。本发明根据数据是否含有标签采用不同的目标函数，实现小样本域自适应模型的跨域迁移，应用于临床、病理和超声等影像数据的分类或分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 自适应 医学影像 分割 分类 方法 | ||
【主权项】：
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