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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了基于多视图特征加权对比学习的晚期B超图像分类方法，所述方法包括：将肝纤维化B超图像数据集划分为多个子集，通过旋转子空间技术生成多视图优化数据；把优化后多视图数据输入目标模型，得到表征向量和概率向量；使用概率向量计算交叉熵损失，使用表征向量计算对比损失，计算联合损失函数；使用联合损失函数训练目标模型；用训练好的目标模型进行肝纤维化B超图像分类。本发明针对早期和晚期肝纤维化在B超图像中差异不显著的难点，使用多视图优化技术提取出对分类结果影响大的子空间特征，并通过对比学习增强该特征的判别性，增大早期和晚期肝纤维化B超图像的特征表示差异性，实现了高精度的肝纤维化晚期B超图像分类。
主权项：1.基于多视图特征加权对比学习的晚期B超图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，将肝纤维化B超图像数据集划分为多个子集，通过旋转子空间技术生成多视图图像优化数据，对生成多视图图像优化数据进行图像采样；步骤2，把采样图像输入目标模型，得到表征向量和概率向量；步骤3，使用概率向量计算交叉熵损失函数，使用表征向量计算对比损失函数，计算联合损失函数；步骤4，使用联合损失函数训练目标模型，若达到目标训练轮数，转至步骤5，否则转至步骤1；步骤5，用训练好的目标模型进行肝纤维化B超图像分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于多视图特征加权对比学习的晚期B超图像分类方法
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