[发明专利]基于少样本学习的甲状腺结节计算机辅助诊断方法及系统在审
| 申请号： | 202310471108.8 | 申请日： | 2023-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN116525075A | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 陶鹏;冯林;张珊珊 | 申请（专利权）人： | 四川师范大学 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20;G16H50/20;G06V10/774;G06V10/764;G06N20/20 |
| 代理公司： | 成都瑞创华盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51270 | 代理人： | 邓瑞 |
| 地址： | 610000 *** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及基于少样本学习的甲状腺结节计算机辅助诊断方法及系统，甲状腺结节超声影像计算机辅助诊断方法通过少样本甲状腺分类模型对待诊断样本进行分类；所述少样本甲状腺分类模型的训练方法包括以下步骤：S1：以基础训练集作为源域，以甲状腺样本训练集作为目标域，分别在源域和目标域构建元训练网络与目标网络；S2：在源域对元训练网络进行元训练得到元训练网络的网络参数；S3：将元训练网络的网络参数迁移到目标网络；S4：在目标域中对目标网络进行微调得到少样本甲状腺结节分类模型。基于少样本学习的甲状腺结节计算机辅助诊断系统，用于实现上述基于少样本学习的甲状腺结节计算机辅助诊断方法，包括诊断服务器，所述诊断服务器通过少样本甲状腺分类模型对待诊断样本进行分类得到诊断结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 学习 甲状腺 结节 计算机辅助 诊断 方法 系统 | ||
【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四川师范大学，未经四川师范大学许可，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/202310471108.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
