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一种模型训练方法、训练装置及医学影像分类方法
摘要文本
本申请公开一种模型训练方法、训练装置及医学影像分类方法,通过获取医学影像训练集,所述医学影像训练集包括若干医学影像及其对应的疾病标签信息和临床信息;将所述医学影像数据集划分为若干数据块,并基于每个所述数据块中医学影像对应的疾病标签信息和/或临床信息构建每个所述数据块的图像级关系矩阵;采用分批方式依次将所述数据块及对应的图像级关系矩阵输入到预训练影像分类模型进行模型训练,以获取训练好的医学影像分类模型。通过在模型训练阶段,引入图像级关系矩阵,优化视觉特征嵌入,帮助分类模型理解图像,提高医学影像分类模型的分类性能。
申请人信息
- 申请人:安徽大学
- 申请人地址:230601 安徽省合肥市经开区九龙路111号(安徽大学磬苑校区)
- 发明人: 安徽大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种模型训练方法、训练装置及医学影像分类方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410122839.6 |
| 申请日 | 2024/1/30 |
| 公告号 | CN117649565A |
| 公开日 | 2024/3/5 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 安徽大学 |
| 发明人 | 黄莉莉; 刘明; 李成龙; 江波; 赵海峰; 汤进 |
| 地址 | 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号 |
专利主权项内容
1.一种医学影像分类模型训练方法,其特征在于,包括:获取医学影像训练集,所述医学影像训练集包括若干医学影像及其对应的疾病标签信息和临床信息;将所述医学影像训练集划分为若干数据块,并基于每个所述数据块中医学影像对应的疾病标签信息和/或临床信息构建每个所述数据块的图像级关系矩阵;采用分批方式依次将所述数据块及对应的图像级关系矩阵输入到预训练影像分类模型进行模型训练,以获取训练好的医学影像分类模型。。 (来自 马克数据网)