[发明专利]一种基于动态领域自适应学习的医学图像识别方法在审
| 申请号： | 202110832315.2 | 申请日： | 2021-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN113658110A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 刘贵松;解修蕊;张鸿杰;黄鹂;占求港;郑余 | 申请（专利权）人： | 西南财经大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 朱丹 |
| 地址： | 611130 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于动态领域自适应学习的医学图像识别方法，涉及迁移学习技术领域，其解决了近红外脑成像中有标签数据获取成本高昂的难题。本发明包括以下步骤：基于ImageNet数据集进行预处理，得到源域数据集，同时使用近红外脑成像仪采集少量的脑部医学图像数据，得到目标域数据集；基于源域数据集定义用于图像识别的卷积神经网络模型，利用反向传播算法对卷积神经网络进行训练，更新参数，直至网络收敛，完成训练；将目标域数据集代入训练好的卷积神经网络中，获取脑部医学图像数据的识别输出结果，进行测试。本发明实现了动态自动寻找进行迁移学习的最佳时机的功能，显著提高了网络的分类精度和收敛速。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 动态 领域 自适应 学习 医学 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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