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申请/专利权人：四川大学华西医院

摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于超声图像的少样本阑尾分类系统和存储介质。本发明的系统包括：输入模块，用于输入患者的阑尾超声图像和检测信息；分割模块，用于通过阑尾分割模型定位阑尾在超声图像中的位置并剪裁出横切面和纵切面的阑尾超声图像；预测模块，集成有分类模型，用于根据检测信息、横切面和纵切面的阑尾超声图像，得到分别对应于横切面和纵切面的阑尾超声图像得到预测数据，通过赢者全拿策略得到最终的分类结果；输出模块，用于输出所述最终的分类结果；所述分类模型具有记忆队列。本发明相比于现有方法对于少样本量的超声图像具有更好的分类准确性。

主权项：1.一种基于超声图像的少样本阑尾分类系统，其特征在于，包括：输入模块，用于输入患者的阑尾超声图像和检测信息；分割模块，用于通过阑尾分割模型定位阑尾在超声图像中的位置并剪裁出横切面和纵切面的阑尾超声图像；预测模块，集成有分类模型，用于根据检测信息、横切面和纵切面的阑尾超声图像，得到分别对应于横切面和纵切面的阑尾超声图像得到预测数据，通过赢者全拿策略得到最终的分类结果；输出模块，用于输出所述最终的分类结果；所述分类模型具有记忆队列，所述分类模型按照如下方式构建记忆队列：利用阑尾分类特征计算对应的分类结果；如果队列容量没有达到上限，把阑尾分类特征和对应的分类结果传入队列；如果队列容量达到上限，采用先进先出的策略丢弃那些先传入队列的阑尾分类特征和对应的分类结果，然后将新获得的阑尾分类特征和对应的分类结果传入队列；所述分类模型按照如下方式得到所述预测数据：如果队列为空，使用当前分类结果作为对应阑尾超声图像的预测数据；如果队列不为空，使用当前阑尾分类特征和记忆队列中的记忆队列计算相似度，记忆队列中相似度最大的特征对应的分类结果作为对应阑尾超声图像的预测数据；所述分类模型按照如下步骤获得所述预测数据：步骤1，利用患者的检测信息构建阑尾信息特征；利用患者的横切面或纵切面的阑尾超声图像构建阑尾超声图像特征；步骤2，将所述阑尾信息特征和阑尾超声图像特征相加，得到阑尾分类特征；步骤3，所述阑尾分类特征通过一个全连接层和一个SoftMax层输出分类的概率，得到分类结果。

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