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一种基于监督对比学习的医学图像分析方法及系统.pdf

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    本发明涉及一种基于监督对比学习的医学图像分析方法及系统，属于图像处理领域，包括：对每个患者的CT图像进行编号，并提取两种尺度的图像进行增强后输入到特征提取网络模型中；通过特征提取网络模型提取特征并输出潜在的特征表示后转换为hi并归一化，最终得到特征向量hi，并提高同一类的增强样本的相似度，降低不同类别的增强样本的相似度；将特征提取网络模型输出的特征向量hi输入到由若干线性层和激活函数构成的分类头中，实现数据降维，最终输出病理预测结果。本发明充分考虑相似样本之间的相关性和异构样本之间的异质性，可以

    (19)国家知识产权局

    (12)发明专利申请

    (10)申请公布号CN117788840A

    (43)申请公布日2024.03.29

    (21)申请号202311847722.6G06V10/82(2022.01)

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