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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明公开了一种基于状态空间网络的肺腺癌浸润性演变分类方法、系统，涉及肺腺浸润分类方法，其目的在于解决现有技术中存在的GGO影像学特征的IA类型分类准确性较差、分类效率较低的技术问题，其构建的GGO侵袭性分类模型包括教师编码器、学生编码器以及微调编码器，教师编码器、学生编码器以及微调编码器均为SSM状态空间网络；训练时，采用不带GGO分类标签的大型样本数据集训练教师编码器、学生编码器，教师编码器的输出作为学生编码器可利用的伪标签，且教师编码器的参数更新受学生编码器输出的指数移动平均值引导；采用带有GGO分类标签的小型数据集对微调编码器进行微调训练。可有效提高GGO影像学特征的IA类型分类准确性以及分类效率。
主权项：1.一种基于状态空间网络的肺腺癌浸润性演变分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获取样本数据；获取肺部CT图像样本数据，肺部CT图像样本数据包括不带GGO分类标签的大型样本数据集、带有GGO分类标签的小型数据集；步骤S2，构建GGO侵袭性分类模型；构建GGO侵袭性分类模型，GGO侵袭性分类模型包括教师编码器、学生编码器以及微调编码器，教师编码器、学生编码器以及微调编码器均为SSM状态空间网络；步骤S3，训练GGO侵袭性分类模型；采用不带GGO分类标签的大型样本数据集训练教师编码器、学生编码器，教师编码器的输出作为学生编码器可利用的伪标签，且教师编码器的参数更新受学生编码器输出的指数移动平均值引导；选择学生编码器的表达作为微调编码器的微调训练的骨干，并采用带有GGO分类标签的小型数据集对微调编码器进行微调训练；步骤S4，实时分类；获取待分类的肺部CT图像，并输入训练好的微调编码器，微调编码器输出分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 基于状态空间网络的肺腺癌浸润性演变分类方法、系统
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