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申请/专利权人：广州医科大学
摘要：本发明提供了一种管状特征预测模型的构建方法、系统、设备、介质和程序产品，涉及智能医疗领域。所述方法包括：获取训练集样本中主动脉夹层配对的NCE‑CT、CE‑CT影像；所述NCE‑CT影像中管状结构的高尺度特征和低尺度特征；基于所述高尺度特征得到偏移量；基于所述偏移量指导所述低尺度特征的位置偏移，将低尺度特征发生位置偏移后的值和偏移量输入多头自注意力网络进行融合得到管状特征数据；基于所述管状特征数据得到学生模型分类结果；基于所述CE‑CT影像对预训练大模型做调整得到教师模型，得到对应的教师模型分类结果；基于教师模型分类结果与学生模型分类结果，利用知识蒸馏优化学生模型，得到构建好的学生模型即为所述预测模型。
主权项：1.一种管状特征预测模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取训练集样本中主动脉夹层配对的NCE-CT、CE-CT影像；S2：提取NCE-CT影像中管状结构的高尺度和低尺度特征；S3：基于所述高尺度特征得到偏移量；基于所述偏移量指导所述低尺度特征的位置偏移，将低尺度特征发生位置偏移后的值和偏移量输入多头自注意力网络进行融合得到管状特征数据；基于所述管状特征数据得到学生模型分类结果；S4：基于所述CE-CT影像对预训练大模型做调整得到教师模型，得到对应的教师模型分类结果；基于教师模型分类结果与学生模型分类结果，利用知识蒸馏优化学生模型，得到构建好的学生模型即为所述预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州医科大学 一种管状特征预测模型的构建方法、设备和介质
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