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公开(公告)号：CN117788373A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311495976.6
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/096 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种医学影像识别方法及系统，属于图像识别技术领域，包括：获取待分类的医学影像；利用预先训练好的识别模型对所述待分类的医学影像进行处理，得到分类结果；其中，所述预先训练好的识别模型在训练中，优化函数为通过加入分类约束损失函数和特征约束损失函数对神经网络进行优化，使正常类别具有更小的特征幅值，最大化正常类别softmax熵，约束异常类别的特征幅值大于一个预先设定的最小值，而具有更小的softmax熵。本发明可以与长尾分布学习中类重新平衡技术和信息增强技术结合使用，不增加模型的参数规模急训练成本，具有很好的可解释性，有助于降低模型预测的假阳性，减少疾病辅助诊断中的误诊或者漏诊现象，提高图像识别准确率。
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