[发明专利]一种基于图网络的核磁共振影像小样本学习分类方法在审
| 申请号： | 202110333552.4 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN112926682A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 罗健旭;张嘉琛;李宜儒 | 申请（专利权）人： | 华东理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 孙永申 |
| 地址： | 200237 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于图网络的核磁共振影像小样本学习分类方法，该方法包括以下步骤：步骤1：将疾病原始影像样本输入至原始核磁共振影像小样本学习分类器中的特征提取部分网络中，获得对应特征向量；步骤2：将特征向量输入至原始核磁共振影像小样本学习分类器中的图网络中，初始化节点与边并持续迭代更新；步骤3：节点与边持续迭代更新完毕后得到基于图网络的核磁共振影像小样本学习分类器；步骤4：利用该新分类器对实际核磁共振影像进行预测分类。本发明具有在面对新疾病时，能够通过对于少量样本的学习，快速训练出能够准确判断影像对应疾病所处分期情况的分类器，以改善医学影像分类所面临的标注样本缺乏问题，降低训练成本等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 核磁共振 影像 样本 学习 分类 方法 | ||
【主权项】：
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