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[发明专利]Ki67影像预测模型的伪标签自蒸馏优化方法-CN202310734229.7在审
发明人：杨昆;张轩旗;刘琨;崔振宇;刘爽;薛林雁;李民;许天笑 -专利权人：河北大学
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及一种Ki67影像预测模型的伪标签自蒸馏优化方法，包括以下步骤：①提供一个标注有Ki67表达标签的肾癌CT图像数据集和一个未标注的肾癌CT图像数据集。②运用带有Ki67表达标签的数据集，训练预设模型以预测Ki67的表达。③通过预训练模型，处理未标注的肾癌CT图像数据集，产生Ki67表达的伪标签。④设计并执行一个自蒸馏模型，使其深层部分为浅层部分提供教学引导。⑤将伪标签与原始图像一同输入自蒸馏模型中，执行模型训练。⑥在模型训练过程中，形成训练损失，作为自蒸馏的指导。⑦通过这种自蒸馏方法，得到能够准确预测Ki67表达的模型。本发明解决了深度网络规模大且难以部署以及医学影像标注数量少的问题，具有临床应用价值。
ki67 影像预测模型标签蒸馏优化方法

[发明专利]一种预测用卷积神经网络的去噪方法-CN202310812141.2在审
发明人：杨昆;李民;刘琨;刘爽;薛林雁;张轩旗;许天笑 -专利权人：河北大学
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测用卷积神经网络的去噪方法，包括以下步骤：S1：对肾癌患者的PET/CT图像进行预处理；S2、输入处理后的图像，利用去噪算子的ResNet网络训练PET/CT肾癌图像处理模型；S3：使用PGD‑20获取步骤S2中训练的模型的梯度，产生成对抗样本；S4：将对抗样本作为输入，再次训练加入了去噪部分的ResNet网络模型；S5：使用黑盒攻击和白盒攻击测试步骤S4中训练好的模型的对抗攻击防御能力和鲁棒性。本发明采用上述的一种基于对抗训练和鲁棒卷积神经网络的预测用卷积神经网络的去噪方法，使PET/CT肾癌检测的卷积神经网络具有防御对抗攻击的能力，且具有良好的鲁棒性。
一种预测卷积神经网络方法