公开(公告)号：CN114267432B

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202210191966.2

申请日：2022-03-01

Applicant: 中南大学

Inventor： 郭克华 ,  陈天宇 ,  任盛

IPC: G16H30/00 ,  G16H50/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了生成对抗网络交替训练及医疗图像分类方法、装置、介质，通过对生成器和判别器的收敛程度进行度量，能够量化生成器和判别器的训练收敛程度；通过制定自适应交替训练策略，能够根据当前生成器和判别器的收敛程度，自适应地确定下一次是训练生成器还是判别器；通过基于自适应生成对抗网络对医疗影像进行疾病分类，能够提高分类准确率和识别效果，辅助医护人员对疾病进行诊断。

公开(公告)号：CN114267432A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202210191966.2

申请日：2022-03-01

Applicant: 中南大学

Inventor： 郭克华 ,  陈天宇 ,  任盛

IPC: G16H30/00 ,  G16H50/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了生成对抗网络交替训练及医疗图像分类方法、装置、介质，通过对生成器和判别器的收敛程度进行度量，能够量化生成器和判别器的训练收敛程度；通过制定自适应交替训练策略，能够根据当前生成器和判别器的收敛程度，自适应地确定下一次是训练生成器还是判别器；通过基于自适应生成对抗网络对医疗影像进行疾病分类，能够提高分类准确率和识别效果，辅助医护人员对疾病进行诊断。