公开(公告)号：CN113344044A

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202110557951.9

申请日：2021-05-21

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 贾熹滨 ,  李启铭 ,  杨正汉 ,  曾檬 ,  杨大为 ,  任浩

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H30/20

Abstract: 本发明公开了一种基于领域自适应的跨物种医疗影像分类方法，通过领域自适应算法，提取大鼠和人的NAFLD影像数据间的领域不变特征与领域差异特征，并通过特征对齐和领域对抗的方式使无标定的人类肝脏影像数据能够通过有标定的大鼠肝脏影像数据训练的分类器进行类别判别。构建基于源领域和目标领域分布一致性的约束和基于条件对抗学习的领域不变性约束，通过控制分类器预测结果的不确定性以保证分类器的可迁移性的同时，通过计算特征与分类器预测结果之间的互协方差以提升分类器的判别性，从而在源领域和目标领域样本分布差异较大的医疗影像数据上能够获得适用于目标领域的病理分类器，实现跨物种数据的迁移学习。

公开(公告)号：CN113344044B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202110557951.9

申请日：2021-05-21

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 贾熹滨 ,  李启铭 ,  杨正汉 ,  曾檬 ,  杨大为 ,  任浩

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明公开了一种基于领域自适应的跨物种医疗影像分类方法，通过领域自适应算法，提取大鼠和人的NAFLD影像数据间的领域不变特征与领域差异特征，并通过特征对齐和领域对抗的方式使无标定的人类肝脏影像数据能够通过有标定的大鼠肝脏影像数据训练的分类器进行类别判别。构建基于源领域和目标领域分布一致性的约束和基于条件对抗学习的领域不变性约束，通过控制分类器预测结果的不确定性以保证分类器的可迁移性的同时，通过计算特征与分类器预测结果之间的互协方差以提升分类器的判别性，从而在源领域和目标领域样本分布差异较大的医疗影像数据上能够获得适用于目标领域的病理分类器，实现跨物种数据的迁移学习。