一种基于小样本学习的结直肠癌的计算机辅助诊断方法
基本信息
| 申请号 | CN202111156902.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114022485A | 公开（公告）日 | 2022-02-08 |
| 申请公布号 | CN114022485A | 申请公布日 | 2022-02-08 |
| 分类号 | G06T7/10（2017.01）I;G16H30/00（2018.01）I;G16H50/20（2018.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 孙哲南;伍湘琼;王云龙 | 申请（专利权）人 | 天津中科智能识别有限公司 |
| 代理机构 | 天津市三利专利商标代理有限公司 | 代理人 | 韩新城 |
| 地址 | 300457天津市滨海新区天津经济技术开发区第二大街57号泰达MSD-G1-1001单元 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种基于小样本学习的结直肠癌的计算机辅助诊断方法，包括步骤：通过两个结构相同的骨干网分别抽取出预处理之后的查询图像与支持图像集的特征；对上述特征经余弦相似度计算后将得到所有支持像素间的最大相似度作为响应值进行归一化后转换成图像大小，得到相似度矩阵corr作为响应值特征图；利用响应值特征图与查询图像的特征及支持图像的特征，传递给后续的卷积网络得到分割与诊断结果，计算出相应损失，再将误差反向传播对网络参数进行优化更新。本发明采用最大相似度响应值特征图，对分割的指导作用更精简，更有效，而且还利用了医学诊断方面的先验知识做约束，提升模型在诊断方面的专业性与准确度。 |
