公开(公告)号：CN115526882A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202211275348.2

申请日：2022-10-18

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 吴少智 ,  曹云建 ,  刘欣刚 ,  田淼 ,  彭攀

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种医学图像的分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：将获取到的待测医学图像以及与所述待测医学图像对应的临床特征数据输入到预先训练完成的目标图像分类模型中；其中，所述目标图像分类模型包括主干网络、类别分支网络和分类网络；通过所述主干网络，基于输入的待测医学图像，确定待测特征图；通过所述类别分支网络，基于所述临床特征数据和所述主干网络输出的待测特征图，确定融合特征图；通过所述分类网络，基于所述类别分支网络输出的所述融合特征图，输出所述待测医学图像对应的目标分类结果。本发明实施例解决了现有的目标图像分类模型的输入数据过于简单的问题，提高了目标图像分类模型的分类准确率。

公开(公告)号：CN118781466A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410870914.7

申请日：2024-07-01

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 吴少智 ,  王维 ,  何劲旗 ,  曹云建 ,  刘欣刚 ,  苏涵

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种图像处理模型的训练方法，获取多个训练样本集；对各训练样本集，将训练样本输入至第一处理模型，得到第一样本的第一损失函数、第二样本图像的第二预测结果、融合特征的样本间第一相关性；基于第一损失函数对第一处理模型进行参数更新，并对第二处理模型进行参数优化，得到待训练第二处理模型；将第二样本输入至待训练第二处理模型，得到第二样本的第三预测结果、融合特征的样本间第二相关性；基于第一损失函数、第二预测结果、样本间第一相关性、第三预测结果以及样本间第二相关性，确定目标损失函数，以对图像处理模型进行修正；在最后一次目标损失函数收敛的情况下，得到图像处理模型，提高了对图像处理模型的模型训练效果。