[发明专利]一种基于自适应选择的双源域异构迁移学习的肺结节CT图像分类方法在审
| 申请号： | 202210280434.6 | 申请日： | 2022-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN114708347A | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 崔恩铭;冯宝;陈业航;龙晚生;马长宜;陆森良;侍江峰;刘昱;何婧;胡子建 | 申请（专利权）人： | 江门市中心医院;桂林航天工业学院 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙) 61239 | 代理人： | 陈明星 |
| 地址： | 广东省江门市蓬江区*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于CT图像分类技术领域，具体地涉及一种基于自适应选择的双源域异构迁移学习的肺结节CT图像分类方法。本发明方法利用CT图像对SPSN患者进行PT与LA的术前辅助诊断。该方法包括两个部分：①基于自适应选择的双源域异构迁移学习的特征提取，②基于稀疏贝叶斯极限学习机的集成分类器构建。基于自适应选择的双源域异构迁移学习模型通过设计基于自适应选择的双源域特征匹配网络自适应确定源网络与目标网络之间每对特征图的匹配权重，以及源网络特征块和目标网络之间每对卷积块的匹配权重，以自动选择源网络中有利于目标任务学习的特征以及特征迁移的目的地，从而约束目标网络的训练，进而提高目标网络在小样本情况下的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 选择 双源域异构 迁移 学习 结节 ct 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江门市中心医院;桂林航天工业学院，未经江门市中心医院;桂林航天工业学院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210280434.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
