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申请/专利权人：南昌大学第二附属医院

摘要：本发明提供了一种基于数据增强DETR的隐球菌识别方法及系统，该方法通过针对隐球菌图像特征构建DETR模型，DETR模型包括依次连接的输入层、骨干层、编码层、解码层以及输出层；将初始训练集中的图像数据输入DETR模型中，进行训练，得到目标DETR模型；获取待识别图像，将待识别图像预处理后，输入目标DETR模型中，输出识别结果，具体的，分别设计基于幅度信息扰动的数据增强技术以及基于三通道像素区域随机扰动的数据增强技术来产生大量表达隐球菌图像核心特点的图像，以扩增隐球菌图像数据集，在此基础上，可变形的轻量级DETR模型加快针对图像信息的识别速度与识别精度。

主权项：1.一种基于数据增强DETR的隐球菌识别方法，其特征在于，所述方法包括：针对隐球菌图像特征构建DETR模型，所述DETR模型包括依次连接的输入层、骨干层、编码层、解码层以及输出层；其中，在所述输入层中，通过幅度信息扰动构造基于傅里叶变换的数据增强技术来扩增隐球菌数据集，以增加图像数据，或者，在所述输入层中，针对图像三通道像素区域通过随机扰动构造基于像素信息的数据增强技术来扩增隐球菌数据集，以增加图像数据；在所述骨干层中，构造基于通道分离-参数共享的三明治骨干结构来降低模型的计算复杂度，具体包括：根据通道分离操作，将隐球菌图像特征按照比例关系1:2:1依次生成第一分离通道、第二分离通道以及第三分离通道；采用基于展开卷积的特征提取与转换操作来提取所述第二分离通道的第一特征信息；将所述第一分离通道和所述第三分离通道的特征信息与从所述第二分离通道提取的特征信息进行连接，并通过下采样获取第二特征信息；再次根据通道分离操作，将所述第一特征信息和所述第二特征信息均按照比例关系1:2:1生成三个分离通道，在共享首次通道分离参数的前提下，进行基于展开卷积的特征提取与转换操作，最终将所有特征信息进行连接；在所述编码层中，构造基于多头自注意力机制的transformer编码层以提取隐球菌图像全局特征信息；在所述解码层中，构造可变形transformer解码层来针对隐球菌呈现的不同形态特征信息进行有效解码；在所述输出层中，输出图像数据中针对隐球菌的识别结果；获取具有图像数据的初始训练集，将初始训练集中的图像数据输入所述DETR模型中，以对所述DETR模型进行训练，得到目标DETR模型；获取待识别图像，将所述待识别图像预处理后，输入所述目标DETR模型中，输出识别结果。

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