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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请提供一种面向现实测试时自适应的医学影像分类方法、系统及设备，涉及医学影像分类技术领域，以域和类作为两个独立维度，基于原始医学影像，利用马尔可夫状态转移矩阵创建多种场景的生成医学影像测试集，每种场景为域和类各自的平衡性参数和时间相关性参数的一个组合；将所述生成医学影像测试集中的影像依次输入目标医学影像分类模型，得到生成医学影像的分类结果，所述目标医学影像分类模型是将预训练的原始医学影像分类模型中的归一化层替换为平衡归一化层而得到的。本申请提出的面向现实测试时自适应的医学影像分类方法全面且适用范围广，且可以针对具体场景选择最合适的方法。
主权项：1.一种面向现实测试时自适应的医学影像分类方法，其特征在于，所述方法包括：以域和类作为两个独立维度，基于原始医学影像，利用马尔可夫状态转移矩阵创建多种场景的生成医学影像测试集，每种场景为域和类各自的平衡性参数和时间相关性参数的一个组合，域和类各自的平衡性参数包括：平衡、不平衡；域和类各自的时间相关性参数包括：独立、非独立、连续；将所述生成医学影像测试集中的影像依次输入目标医学影像分类模型，得到生成医学影像的分类结果，所述目标医学影像分类模型是将预训练的原始医学影像分类模型中的归一化层替换为平衡归一化层而得到的，其中，所述平衡归一化层用于对生成医学影像进行域预测，域预测结果用于得到生成医学影像的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 面向现实测试时自适应的医学影像分类方法、系统及设备
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