公开(公告)号：CN118334444A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410535350.1

申请日：2024-04-29

Applicant: 东北大学

Inventor： 栾峰 ,  宋雨洁 ,  陈泽 ,  王千千 ,  邱聪爽

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/30 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明的一种基于扩散学习与小波变换的B超医学影像分类方法是将扩散去噪模型与小波变换频域分量重分配相结合的一种新的医学影像分类方法，能够在包含冗余信息的小数据集上进行训练，并得到较高的准确率。在图像去噪阶段利用扩散模型加噪去噪并学习还原图像能力的特点，将输入图像优化为更适合机器捕捉特征的特征增强图像，此外，保留传统的TNT分类模型的ViT嵌套方法，通过线性层投影后，将像素嵌入信息加入到图像块嵌入向量中，进一步增强模型的特征提取能力。同时在两次图像化分阶段中，分别使用小波频域分量重分配，增强对特征的捕捉。本发明方法解决了其他传统医学影像分类方法对数据集数量级及裁剪精度要求高、分类不够准确的问题。