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申请/专利权人：北京大学深圳医院(北京大学深圳临床医学院);深圳北京大学香港科技大学医学中心
摘要：本申请涉及机器学习领域，本申请公开了模态分类模型的训练、应用方法及模型、设备、介质，该训练方案利用少量标注的不同模态的超声图像对教师模态分类模型进行训练，并利用训练好的教师模态分类模型对大量的不同模态的超声图像进行标注，再将训练教师模态分类模型的已标注的超声图像和教师模态分类模型标注的超声图像构成数据集对学生模态分类模型进行训练。本申请利用教师模态分类模型对大量不同模态超声图像的标注的方式提高了超声图像模态准确性，且利用教师模态分类模型标注的不同模态的超声图像对学生模态分类模型进行训练，提高了模型的性能。
主权项：1.一种模态分类模型的训练方法，所述模态分类模型用于对超声图像进行模态分类，其特征在于，所述方法包括：获取第一超声图像数据集和第二超声图像数据集，其中，所述第一超声图像数据集中包括多个已标注模态类别的超声图像，所述第二超声图像数据集中包括多个未标注模态类别的超声图像；初始化教师模态分类模型和学生模态分类模型；利用所述第一超声图像数据集对所述教师模态分类模型进行多次迭代训练至收敛；利用收敛后的所述教师模态分类模型对所述第二超声图像数据集中每个超声图像进行标注，并将标注后的结果作为每个超声图像对应的标签，以及将所述第二超声图像数据集中每个超声图像及其对应的标签构成第二超声图像标注数据集；将所述第一超声图像数据集和所述第二超声图像标注数据集构成目标超声图像数据集，并利用所述目标超声图像数据集对所述学生模态分类模型进行多次迭代训练至收敛，以及将收敛后的所述学生模态分类模型作为所述模态分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学深圳医院(北京大学深圳临床医学院) 深圳北京大学香港科技大学医学中心 模态分类模型的训练、应用方法及模型、设备、介质
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