公开(公告)号：CN113658110A

公开(公告)日：2021-11-16

申请号：CN202110832315.2

申请日：2021-07-22

Applicant: 西南财经大学

Inventor： 刘贵松 ,  解修蕊 ,  张鸿杰 ,  黄鹂 ,  占求港 ,  郑余

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于动态领域自适应学习的医学图像识别方法，涉及迁移学习技术领域，其解决了近红外脑成像中有标签数据获取成本高昂的难题。本发明包括以下步骤：基于ImageNet数据集进行预处理，得到源域数据集，同时使用近红外脑成像仪采集少量的脑部医学图像数据，得到目标域数据集；基于源域数据集定义用于图像识别的卷积神经网络模型，利用反向传播算法对卷积神经网络进行训练，更新参数，直至网络收敛，完成训练；将目标域数据集代入训练好的卷积神经网络中，获取脑部医学图像数据的识别输出结果，进行测试。本发明实现了动态自动寻找进行迁移学习的最佳时机的功能，显著提高了网络的分类精度和收敛速。