一種基于模型遷移的十二指腸自訓(xùn)練分類方法及系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110268083.2 申請日 -
公開（公告）號 CN113066053A 公開（公告）日 2021-07-02
申請公布號 CN113066053A 申請公布日 2021-07-02
分類號 G06T7/00 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 戴捷;李亮 申請（專利權(quán)）人 紫東信息科技（蘇州）有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京三聚陽光知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 劉靜
地址 215000 江蘇省蘇州市工業(yè)園區(qū)金雞湖大道88號人工智能產(chǎn)業(yè)園E3-5層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于模型遷移的十二指腸自訓(xùn)練分類方法及系統(tǒng)，方法包括：對包含大量預(yù)設(shè)部位圖像的圖像集進(jìn)行預(yù)處理，提取預(yù)設(shè)部位的特征向量，將特征向量輸入到預(yù)設(shè)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)設(shè)部位的分類模型；利用模型遷移將訓(xùn)練好的預(yù)設(shè)部位的分類模型遷移至十二指腸，得到遷移的模型，基于少量預(yù)處理后的十二指腸正常和潰瘍的圖像，對遷移的模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到十二指腸自訓(xùn)練分類模型；將待分類的十二指腸圖像進(jìn)行預(yù)處理，輸入到十二指腸自訓(xùn)練分類模型中，計算圖像類型的概率，得到正常十二指腸或十二指腸潰瘍的分類結(jié)果。本發(fā)明排除人為因素的影響，在十二指腸標(biāo)注樣本極少的情況下有效的提高分類的準(zhǔn)確率。