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申请/专利权人：中南大学

摘要：本申请涉及疾病图像处理技术领域，提供了一种甲病图像处理系统。该甲病图像处理系统包括：数据增强模块进行数据增强，得到第一子图像和第二子图像；特征提取模块用于利用特征提取模型得到标记令牌、第一子图像特征、第二子图像特征；第一分类模块利用第一分类模型得到第一图像类别概率分布，利用第二分类模型得到第二图像类别概率分布；第一构建模块构建分类损失函数；第二构建模块构建平衡混合代理损失函数；最终损失函数构建模块构建最终损失函数，并对特征提取模型、第一分类模型、第二分类模型进行优化；第二分类模块利用优化后的模型确定待预测甲病图像的图像类别。本申请的甲病图像处理系统能够提高甲病图像分类的准确性。

主权项：1.一种甲病图像处理系统，其特征在于，包括：数据增强模块，用于获取多张目标甲病图像，并对每张所述目标甲病图像进行数据增强，得到每张所述目标甲病图像对应的第一子图像和第二子图像；特征提取模块，用于利用特征提取模型对每张第一子图像进行特征提取，得到每张所述目标甲病图像的标记令牌和第一子图像特征，并利用所述特征提取模型对每张第二子图像进行特征提取，得到每张所述目标甲病图像的第二子图像特征；所述标记令牌用于描述第一子图像的全局信息；第一分类模块，用于利用第一分类模型对每个第一子图像特征进行分类，得到每张所述目标甲病图像的第一图像类别概率分布，并利用第二分类模型对每个标记令牌进行分类，得到每张所述目标甲病图像的第二图像类别概率分布；所述第一图像类别概率分布用于描述根据第一子图像特征，目标甲病图像属于每种甲病类别的图像的概率，所述第二图像类别概率分布用于描述根据标记令牌，目标甲病图像属于每种甲病类别的图像的概率；第一构建模块，用于基于所有第一图像类别概率分布和所有第二图像类别概率分布构建分类损失函数；所述分类损失函数用于描述所有第一图像类别概率分布和所有第二图像类别概率分布的准确程度；第二构建模块，用于基于所有目标甲病图像获取每种甲病类别的多个代理向量，并基于所有代理向量、所有第一子图像特征和所有第二子图像特征构建平衡混合代理损失函数；所述代理向量用于描述对应的甲病类别的真实信息，所述平衡混合代理损失函数用于描述代理向量、第一子图像特征和第二子图像特征之间的相似度的准确程度；最终损失函数构建模块，用于根据所述分类损失函数和所述平衡混合代理损失函数构建最终损失函数，并利用所述最终损失函数对所述特征提取模型、所述第一分类模型、所述第二分类模型进行优化，得到优化后的特征提取模型、优化后的第一分类模型、优化后的第二分类模型；第二分类模块，用于利用优化后的特征提取模型、优化后的第一分类模型、优化后的第二分类模型对待预测甲病图像进行分类，得到所述待预测甲病图像的第一最终图像类别概率分布和第二最终图像类别概率分布，并将所述第一最终图像类别概率分布和所述第二最终图像类别概率分布进行加权相加，得到最终图像类别概率分布，所述待预测甲病图像为所述最终图像类别概率分布中值最大的概率对应的甲病类别的图像。

全文数据：

权利要求：

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