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申请/专利权人：杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司
摘要：本发明提供了一种循环残差乳腺X射线良恶性诊断学习方法及装置，其中方法包括：获取乳腺X射线原始目标图像，对乳腺X射线原始目标图像进行预处理，得到原始图像信息；基于预训练模型提取原始图像信息的特征，得到双侧图像特征；利用循环残差网络模型结合双侧图像特征生成目标图像的健康特征；将生成的目标图像的健康特征与原始目标图像的特征同时作为分类器的输入进行学习。提供了基于对称性的模型有效的将双侧信息结合起来，从而提高仅利用病理标注的基于全图的X射线良恶性诊断的准确率。
主权项：1.一种循环残差乳腺X射线良恶性诊断学习方法，其特征在于，包括：获取乳腺X射线原始目标图像，对所述乳腺X射线原始目标图像进行预处理，得到原始图像信息；基于预训练模型提取所述原始图像信息的特征，得到双侧图像特征；利用循环残差网络模型结合所述双侧图像特征生成目标图像的健康特征；将生成的所述目标图像的健康特征与所述原始目标图像的特征同时作为分类器的输入进行学习；其中：所述利用循环残差网络模型结合所述双侧图像特征生成目标图像的健康特征包括：将提取好的所述双侧图像特征输入到循环残差网络中，利用循环一致性损失函数保留所述原始目标图像的特征，利用残差保留模块向反向循环阶段提供病灶信息，生成目标图像的健康特征。
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权利要求：
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