[发明专利]一种基于重生网络的早产儿视网膜病异常检测方法在审
| 申请号： | 202211534853.4 | 申请日： | 2022-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN116109565A | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 邵俊明;王朴真;杨勤丽 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（湖州） |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 313001 浙江省湖州市西*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于重生网络的早产儿视网膜病异常检测方法。考虑到现实中局部区域患者较少且图像标签获取困难、成本较高的问题，故本发明从小样本数据的角度出发，首先收集有限数据量的眼底图像，并对图像进行一定程度的增强，然后使用传统神经网络策略来训练一个初代AI模型，然后在初代AI模型的基础上进行网络重生(自蒸馏)，通过多次蒸馏迭代，对知识进行提纯和集成，从而提高早产儿视网膜病的诊断准确率。故本发明从改善数据情况和模型本身的能力出发，保证在输入较少量样本的情况下，模型也能取得较高的预测精度，为早产儿视网膜病医学诊断提供了一种新的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 重生 网络 早产儿 视网膜 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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